Comportamiento del consumidor y estimaciones de demanda de ...

Universidad Nacional de Mar del Plata Facultad de Ciencias Económicas y Sociales

Comportamiento del Consumidor y Estimaciones de demanda

de alimentos

Informe Final Beca de Estudiante Avanzado

Becario: Santiago Fernánez Director: Miriam Berges

2007

UNIVERSIDAD NACIONAL

DE MAR DEL PLATA

FACULTAD DE CIENCIAS

ECONÓMICAS Y SOCIALES

Comportamiento del Consumidor y Estimaciones de demanda de alimentos – Beca de Estudiante Avanzado

Informe final – Santiago Fernández -2-

INDICE

Capítulo 1: Introducción .................................................................................. 4

1.1 Objetivos e Hipótesis.............................................................................................. 5

1.2 Descripción de los datos utilizados. ....................................................................... 6

Capítulo 2: Marco Teórico ............................................................................... 8

2.1 Introducción a la teoría de los Sistemas de Demanda. ........................................... 8

2.2 Sistemas de ecuaciones versus ecuaciones simples................................................ 9

2.3 Sistemas completos de demanda .......................................................................... 10

2.4 Sistemas incompletos de demanda ....................................................................... 10

2.5 Sistemas de demanda Condicionales.................................................................... 11

2.6 Sistemas de demanda directamente especificados................................................ 12

2.7 La Teoría de la Dualidad. ..................................................................................... 13

2.8 Integrabilidad y Cuasi-Integrabilidad en las funciones de demanda.................... 14

2.9 Diferentes tipos de sistemas de demanda. ............................................................ 20

2.9.1 Sistema Casi Ideal de Demanda (AIDS). ...................................................... 20

2.9.2 Críticas al modelo AIDS................................................................................ 21

2.9.3 Linear Expenditure Demand System (LES) .................................................. 22

2.9.4 El Modelo LINQUAD................................................................................... 24

2.9.5 El Modelo LINQUAD y las elasticidades. .................................................... 26

2.10 Precios implícitos ............................................................................................... 27

2.11 Precios ajustados ................................................................................................ 27

2.12 Sesgo de Selectividad ......................................................................................... 29

2.13 Elección Binaria: Modelos Probit ...................................................................... 33

Capítulo 3: Metodología................................................................................. 35

3.1 Preparación de los datos y conformación de los grupos de alimentos ................. 35

3.2 Homogeneización de unidades de medida............................................................ 37

3.3 Hogares pobres y no pobres ................................................................................. 37

3.4 Expresión funcional del Modelo Teórico: Primera y segunda etapa.................... 38

Capítulo 4: Resultados. ................................................................................. 42

4.1 Introducción.......................................................................................................... 42

4.2 Sustitución intra-grupos........................................................................................ 42

4.3 Sustitución entre grupos. Análisis de Elasticidades. ........................................... 45



4.3.1 Elasticidades para el total de la muestra........................................................ 46

4.3.2 Análisis aplicado a hogares pobres y no pobres. ........................................... 51

4.4 Comparación de las elasticidades obtenidas con los resultados de trabajos

anteriores. ................................................................................................................... 54

4.5 Sustitución entre grupos de alimentos y presencia de hijos en el hogar............... 57

Capítulo 5: Conclusiones .............................................................................. 59

Bibliografía ..................................................................................................... 62

ANEXO ............................................................................................................ 66



Capítulo 1: Introducción

Para cuantificar el impacto de los cambios en las condiciones de mercado sobre

un subconjunto de mercados o sobre el nivel de bienestar de los consumidores se

requiere a menudo de modelos que implican sistemas de demanda. Por medio de éstos,

es posible calcular empíricamente distintas medidas de bienestar asociadas con los

cambios de precios que afectan a las demandas. El enfoque permite modelizar cualquier

cambio exógeno en los mercados pero adquiere mayor relevancia en la medida que es

aplicable a análisis de política económica.

En el nuevo contexto macroeconómico, los precios relativos de los alimentos

han cambiado y son frecuentes los análisis de política sobre los efectos que estos

cambios han tenido sobre la canasta básica de alimentos de los hogares más pobres en

nuestro país. Sin embargo, muy pocos de esos análisis se efectúan en el contexto de

datos que describan la realidad de consumo de todos los hogares y al mismo tiempo

hayan sido estimados de manera consistente con la teoría económica. En este trabajo se

estima un sistema de demanda de alimentos aplicando un modelo apropiado para

analizar el comportamiento de sustitución ante cambios en los precios. Los cambios son

evaluados teniendo en cuenta el nivel de ingreso de los hogares y su diferente

composición demográfica y social.

De acuerdo con los trabajos de Pinstrup-Andersen y Caicedo (1978), los

consumidores pertenecientes a distintos estratos de ingreso, observarán distintos

comportamientos de respuesta a cambios en precios e ingreso. Los resultados

demuestran la sensibilidad de las estimaciones a los cambios en el nivel de ingreso

indicando que los parámetros dependen del estrato para el cual se estima el modelo.

La demanda de alimentos de los hogares –que implica decisiones sobre una

canasta de bienes relacionados- puede ser más eficientemente estimada a través de un

sistema, que considera la interacción, que por ecuaciones individuales para cada bien.

Un trabajo anterior para Argentina (Berges y Casellas, 2002) efectuó una estimación de

un Sistema Lineal de Gastos (LES) con datos de la Encuesta Nacional de Gastos de los

Hogares (ENGHO 1996-97) para distintos grupos de alimentos agregados, consumidos

por las familias en el hogar. Se obtuvieron elasticidades precio e ingreso y se analizaron

los probables impactos de la devaluación y la inflación sobre el consumo de alimentos

de los hogares por sobre y debajo de la línea de pobreza. Como conclusión de ese



trabajo surgía que el deterioro en el poder de compra conducía a los compradores a

adquirir proporcionalmente más unidades de los bienes “inferiores” en detrimento de

aquellos considerados “de lujo” y que los fuertes cambios en los precios relativos –

bienes exportables e importados / servicios mano de obra intensivos- estimulaban

nuevas relaciones de sustitución. Relaciones que se verificarían tanto entre los distintos

grupos (inter-grupos) de alimentos –alterando su importancia relativa en el gasto total-

como dentro de los mismos grupos (intra-grupos) –alterando la calidad de los alimentos

adquiridos-.

En ese trabajo, sin embargo, debido a los supuestos de construcción del Sistema

LES no pudieron calcularse elasticidades precio cruzadas, que son las herramientas

necesarias para evaluar los efectos sustitución tanto inter como intra-grupos de

alimentos. En este trabajo de investigación se estima un sistema incompleto de demanda

(LINQUAD), que posee una forma funcional más flexible y permita evaluar los efectos

sustitución entre bienes estimulados por los cambios de precios ocurridos en el nuevo

contexto macroeconómico post-devaluación.

1.1 Objetivos e Hipótesis.

El objetivo general de esta investigación consiste en:

Estimar empíricamente un sistema de ecuaciones de demanda de alimentos que ofrezca

la mayor flexibilidad posible para realizar análisis del comportamiento de los

consumidores.

Los objetivos particulares que se establecieron al inicio fueron:

� Obtener elasticidades precio de demanda de distintos grupos de alimentos.

� Obtener elasticidades ingreso de demanda de distintos grupos de alimentos.

� Evaluar los efectos sobre las cantidades consumidas de cambios en los precios

en los grupos más representativos de la canasta de alimentos en nuestro país.

� Evaluar los efectos sustitución entre distintos grupos de alimentos ante cambios

en los precios.

� Comparar las elasticidades precio e ingreso obtenidas en este trabajo con las

correspondientes a trabajos anteriores y analizar las diferencias.



Las hipótesis que se propusieron y cuya validez se discute en el capítulo de

resultados fueron:

I. El comportamiento de sustitución entre grupos de alimentos difiere en función

del nivel de ingreso accesible a los hogares.

a. A mayores niveles de ingreso, menor será la magnitud del efecto

sustitución entre grupos de alimentos

b. A bajos niveles de ingreso, la sustitución intra-grupos actúa

disminuyendo la calidad de los alimentos consumidos.

II. La magnitud de los efectos sustitución diferirá, dentro de los hogares con niveles

similares de ingreso, en virtud de la composición socio- demográfica del hogar.

a. La presencia de niños disminuirá la sustitución de alimentos de alto

contenido proteico.

b. Los hogares que cuentan con un miembro que no trabaja a cargo de la

elaboración de las comidas, tendrán mayores efectos sustitución intra-

grupos de alimentos.

1.2 Descripción de los datos utilizados.

Los datos utilizados en esta investigación pertenecen a la Encuesta Nacional de

Gastos de los Hogares (ENGH), realizada en el período 1996-1997, y publicada en el

año1999. Esta encuesta fue planificada, dirigida y supervisada por el Instituto Nacional

de Estadísticas y Censos (INDEC). La ENGH fue la primera encuesta de gastos de los

hogares con cobertura nacional y la muestra seleccionada representó el 96% de la

población urbana del país.

El operativo de campo se llevó a cabo durante doce meses consecutivos en cada

región entre los meses de Febrero de 1996 y Marzo de 1997. Cada hogar respondente

estuvo bajo estudio una semana. El período de tiempo sobre el cual los hogares

informaron sus ingresos o gastos -período de referencia- variaba en función del tipo de

datos relevados. En el caso de los alimentos, el período de referencia era la semana

correspondiente a la encuesta y los registros correspondieron a las compras de

alimentos, su gasto en pesos y el detalle de cantidad, efectuadas por el hogar en ese

período. Finalmente en la base de datos, toda la información se presenta mensualizada.



Se considera hogar particular al constituido por toda persona o personas que

comparten una misma vivienda bajo un régimen de tipo familiar y consumen alimentos

con cargo al mismo presupuesto, independientemente de que sean parientes o no.

El relevamiento de gastos fue clasificado en los siguientes capítulos: 1)

Alimentos y bebidas; 2) Indumentaria y calzado; 3) Vivienda; 4) Equipamiento y

funcionamiento del hogar; 5) Atención médica y gastos para la salud; 6) Transporte y

comunicaciones; 7) Esparcimiento; 8) Educación y 9) Bienes y servicios diversos.



Capítulo 2: Marco Teórico

El marco teórico está estructurado en función de la revisión bibliográfica de tres

temas ampliamente discutidos en la literatura de demanda y el tratamiento de sus

problemas de estimación: 1) sistemas de demanda y preferencias del consumidor, 2)

nivel de agregación y tratamiento de los precios y 3) sesgo de selección o presencia de

datos censurados. El primero de estos temas incluye los puntos 2.1 al 2.9, el segundo

abarca los títulos 2.10 y 2.11 y, finalmente, el problema del sesgo de selección se

analiza bajo los puntos 2.12 y 2.13.

2.1 Introducción a la teoría de los Sistemas de Demanda.

Barten (1993) señaló que al especificar formas funcionales, lo ideal es que sean

consistentes con la teoría, fáciles de estimar, y que se ajusten a los datos. Sin embargo,

la teoría del consumidor establece de forma muy genérica que la demanda para un

determinado bien puede expresarse en función del precio de ese bien, del precio de los

demás bienes y del ingreso. La teoría tradicional no brinda pautas acerca de la estructura

que debe tener una función, más allá de las propiedades derivadas del proceso de

maximización de la utilidad, las que a su vez resultan insuficientes para determinar una

única forma funcional correcta (Lanfranco, 2004).

Los investigadores en economía aplicada han venido dirigiendo sus esfuerzos

hacia la especificación de múltiples formas funcionales consistentes con la teoría. Las

propiedades derivadas de suponer que el consumidor maximiza utilidad han sido

impuestas econométricamente y en forma rutinaria sobre los datos en los modelos

aplicados de demanda, ya sea escogiendo una forma funcional apropiada o imponiendo

restricciones sobre los parámetros.

De acuerdo a Barten (1993), pueden encontrarse cuatro enfoques básicos

tendientes a la obtención de ecuaciones que satisfagan las propiedades de la demanda.

El primero de ellos comienza a partir de la especificación de una función de utilidad

creciente y cuasi-cóncava, la cual es maximizada teniendo en cuenta la restricción

presupuestaria. A partir de la solución a este problema de maximización se derivan las



funciones de demanda. Dentro de este enfoque se encuentra el sistema LES (Linear

Expenditure Demand System) desarrollado por Stone en 1954 (Lanfranco, 2004).

En el segundo enfoque (enfoque diferencial) se destaca el modelo de Rótterdam,

desarrollado por Theil en 1965, que permite estimar los parámetros e imponer

restricciones de una forma que no había sido posible previamente. Este modelo fue el

primero en plantear una matriz de efectos sustitución, imponiendo simetría, como única

restricción ex-ante. Se puede evaluar, a partir de la evidencia, la condición de que dicha

matriz sea semidefinida negativa e identificar bienes sustitutos y complementarios.

El tercer enfoque comprende una amplia familia de modelos conocidos como

FFF (Formas Funcionales Flexibles). La idea básica es representar la función de utilidad

directa, la indirecta o la de gastos, cuya verdadera forma funcional es desconocida, a

partir de las series de Taylor.

La aplicación de la teoría de la dualidad permitió el desarrollo de un cuarto

enfoque, mediante el cual el conjunto de ecuaciones de demanda teóricamente

plausibles se deriva de una función de costos explícita. El ejemplo más conocido es el

sistema AIDS (Almost Ideal Demand System) desarrollado por Deaton y Muellbauer

(1998). Dentro de este enfoque también se encontraría el sistema LINQUAD

(Lanfranco, 2004).

2.2 Sistemas de ecuaciones versus ecuaciones simples

En este apartado se intentará responder a la siguiente pregunta: ¿Por qué usar un

sistema de demanda?

La teoría neoclásica de la demanda postula la existencia de funciones de

demanda con una cierta particularidad en su estructura. Las funciones de demanda

marshallianas se representan mediante un vector de cantidades, y cada elemento de ese

vector depende, a su vez, de otro vector que representa el precio de todos los bienes. Por

lo tanto, la demanda de un consumidor para un determinado bien es función del precio

del mismo bien, del precio de los restantes bienes y del ingreso. Esto sugiere que las

demandas de todos los bienes en la economía están interrelacionadas y que cualquier

estudio empírico debería considerar demandas simultáneas de todos esos bienes (George

y King, 1971).



Incluso cuando se estudia la demanda de un solo bien, es útil estimar su

demanda dentro de un sistema de demandas, debido a que de esta manera aumentará la

eficiencia de la estimación (Lewbel, 1997).

2.3 Sistemas completos de demanda

La economía del consumidor está construida en base a la función de utilidad.

Esta función es una proposición matemática de cuanta utilidad es producida por una

combinación de bienes. Una serie de axiomas representan cómo los consumidores

ordenan sus preferencias y hacen posible la expresión matemática de las relaciones

existentes entre los diferentes bienes. Se asume que la utilidad es maximizada teniendo

en cuenta la restricción presupuestaria.

La función de utilidad postulada por la teoría económica tradicional comprende

todos los bienes y pueden derivarse de ella, funciones de demanda para cada uno de los

bienes consumidos. Sin embargo, en la práctica estos sistemas de demanda son poco

utilizados. En el siguiente apartado explicaremos la razón de este hábito (Agnew, 1998).

2.4 Sistemas incompletos de demanda

En este apartado se intentará responder a la siguiente pregunta: ¿Por que usar un

sistema incompleto de demanda?

La función de utilidad propuesta por la teoría económica tradicional incluye

todos los bienes adquiridos por un determinado consumidor y deberían obtenerse las

ecuaciones de demanda para cada uno de esos bienes consumidos. Sin embargo, en la

práctica, estos sistemas completos de demanda reportan ciertas dificultades. Las

limitaciones en cuanto a la información disponible acerca de los bienes consumidos,

fuerzan a los investigadores a usar grupos de bienes muy agregados. Debido a esto, las

preferencias subyacentes pueden no ser las correctas y, además, la información acerca

de los elementos constituyentes del grupo no es recuperable (Agnew, 1998).

Se requieren supuestos restrictivos acerca de la conducta del consumidor para

construir un sistema completo de demanda, ya que de otra manera se debería tener toda

la información de precios y cantidades correspondientes a todos estos bienes (García

2006).



Muy a menudo, el interés del investigador se encuentra enfocado solamente en

un pequeño grupo de bienes, como ser alimentos o productos cárnicos. O bien, no está

interesado en la demanda de otros productos, o no hay disponibilidad de información

sobre todos estos bienes. En estos casos se hace necesario el uso de sistemas

incompletos de demanda (Lafrance y Hanemann, 1989).

Un sistema incompleto de demanda solucionará problemas de falta de

información (acerca de los precios y cantidades de todos los productos consumidos), y

además contribuirá con la búsqueda de parsimonia1 en el modelo (García, 2006).

La derivación de ecuaciones de demanda a partir de solo algunos de los bienes

consumidos puede realizarse de dos maneras. Una de ellas es asumir la separabilidad de

la función de utilidad y derivar ecuaciones de demanda condicionadas. La otra opción es

especificar directamente un sistema de demanda y luego tratar de reconciliarlo con la

teoría económica (Agnew, 1998).

2.5 Sistemas de demanda Condicionales.

Los sistemas de demanda condicionales, como se dijo anteriormente, requieren

del supuesto de separabilidad de la función de utilidad para que sean teóricamente

consistentes. Un subconjunto es separable sólo si el orden de preferencias dentro de él,

entre los bienes de interés, puede ser establecido independientemente de las cantidades

consumidas del resto de los bienes, de no interés (Deaton and Muellbauer 1980).

De las formas de separabilidad existentes, la menos restrictiva es la

separabilidad débil. Esta supone que existen funciones de subutilidad dentro de una

función de utilidad general (Agnew, 1998).

Este enfoque de la separabilidad, para estimar la demanda de un subgrupo de

bienes, puede ser interpretado como un proceso de asignación del presupuesto en dos

etapas, en la primera de ellas se decide cuanto se va a gastar en cada uno de los grupos

agregados, y luego en la segunda etapa cuanto se va a gastar en cada uno de los

subgrupos. Un ejemplo de esto podría ser una familia que asigna una cierta proporción

1 El principio de parsimonia establece que solo deben incluirse como variables explicativas en un modelo aquellas que sean sumamente necesarias. Cuanto menor sea el número de variables explicativas en el modelo, éste será más parsimonioso.



de su ingreso al gasto en alimentos, y luego, una vez en la tienda, elige cuáles son los

alimentos que va a comprar. A partir de este enfoque se obtienen ecuaciones de

demanda, derivadas de la maximización de una función de subutilidad correspondiente

al subgrupo de bienes consumidos. Estas funciones de demanda son condicionales a la

etapa primera de asignación del presupuesto (Agnew, 1998).

Dentro de estos sistemas de demanda condicionales se encuentran el sistema

AIDS, el LES, y el LINQUAD, que serán explicados más adelante.

2.6 Sistemas de demanda directamente especificados

Un enfoque alternativo para estimar sistemas de demandas consiste en

especificar directamente las ecuaciones del conjunto de bienes de interés. De esta

manera se evita el proceso de asignación del presupuesto en dos etapas, a partir del cual

se obtenían demandas condicionales. El principio de separabilidad sigue siendo el

fundamento para la selección de un subgrupo de bienes, pero las demandas no son el

resultado de la maximización de la función de subutilidad.

Este enfoque tiene la ventaja de poder elegir la estructura del modelo y las

variables a incorporar, sin embargo también tiene la desventaja de que se debe probar su

consistencia teórica. Muchos esfuerzos desde la teoría microeconómica fueron

destinados a desarrollar una conexión entre los sistemas de demanda directamente

especificados y la teoría de la utilidad. Las condiciones de integrabilidad constituyen un

conjunto de restricciones teóricas que establecen la conexión entre este tipo de sistemas

y una función de gasto de buen comportamiento. Si se cumplen tales condiciones,

quiere decir que puede volverse desde el sistema directamente especificado, a una

función de gasto de buen comportamiento, lo cual significa que existe consistencia

teórica en nuestro modelo.

La teoría de la dualidad provee el vínculo teórico entre el orden de las

preferencias y un sistema de demandas. Si no se tuviera dicha conexión, no sería

posible garantizar que el sistema refleja un orden racional de preferencias. Para

mantener este orden racional, la teoría de la dualidad establece un conjunto de

restricciones sobre la función de gasto. Ésta debe ser creciente, homogénea de grado

uno en precios, y cóncava en precios. Un cuarto requerimiento, conocido como la



condición de aditividad, establece que todo gasto debe estar contemplado en el sistema

de demanda. Si un sistema de demanda directamente especificado puede ser integrado

en una función de gasto que cumpla estos requisitos, entonces esto implica un orden

racional de preferencias subyacente en el modelo. En análisis empíricos de demanda se

ha demostrado que estas condiciones son difíciles de alcanzar (Agnew, 1998).

2.7 La Teoría de la Dualidad.

Un sistema de demanda puede ser derivado partiendo de la teoría de la dualidad.

Pueden obtenerse demandas Marshallianas ( ),ix f p I= (no compensadas) o demandas

Hicksianas ( ),ih f p u= (compensadas). En estas últimas se mantiene el nivel de

utilidad (u) constante, compensando al consumidor con más ingreso ( I ) si es que el

precio del bien (p) ha aumentado (ó quitándole ingreso si es que el precio del bien ha

disminuido).

Se obtienen demandas Marshallianas maximizando la función de utilidad directa

( )u u x= respecto de una restricción presupuestaria *I p x= . Si se introducen las

demandas Marshallianas en la función de utilidad directa se obtiene una función

indirecta de utilidad ( , )v v p I= . Luego si se quieren recuperar las demandas

Marshallianas a partir de la función de utilidad indirecta debe utilizarse la identidad de

Roy2.

Se obtienen demandas Hicksianas minimizando la función de gasto para un nivel

de utilidad constante, que es la máxima utilidad alcanzable. Este problema de

minimización es el problema dual del problema original de maximización explicado en

el párrafo anterior. Si se introducen las demandas Hicksianas en la función que se quiere

minimizar (la de gasto) se obtiene una función de gasto de equilibrio ( , )e e p u= . Luego

2 La identidad de Roy establece que la demanda Marshalliana de un bien es igual a la derivada de la función de utilidad indirecta con respecto al precio del bien sobre la derivada de la función de utilidad indirecta con respecto al ingreso.

( , , )

( , , )i

V p q I

p

V p q I

I

∂

∂= −

∂

∂

M

ix



si se quieren recuperar las demandas Hicksianas a partir de la función de gasto debe

utilizarse el lema de Shephard3.

Lo anterior puede resumirse en el siguiente gráfico tomado de García (2006),

donde se supone que existe un solo bien.

Identidad de Roy Lema de Shephard

2.8 Integrabilidad y Cuasi-Integrabilidad en las funciones de demanda.

La maximización de la función de utilidad sujeta a una restricción presupuestaria

da origen a un sistema completo de funciones de demanda con ciertas propiedades. Si

un subconjunto de este conjunto total de funciones de demanda es separado del resto

(obteniéndose así un sistema incompleto de demanda), las propiedades solo cambian

ligeramente (Agnew, 1998).

Supongamos que [ ]1,..., nx x ′=x es el vector de niveles de consumo para los

bienes de interés, [ ]1,..., np p ′=p es el vector de los precios de esos bienes,

3 El lema de Shephard establece que la demanda Hicksiana de un bien es igual a la derivada de la función de gasto con respecto al precio del bien.

( , , )

i

e p q u

p

∂=

∂H

ix

Curvas de Demanda Hicksianas

( ),ih f p u=

1, 2,3,...,i

n∀ =

Función Indirecta de Utilidad

( , )v v p I=

Función de Gasto ( , )e e p u=

Curvas de Demanda Marshallianas

( ),ix f p I=

1, 2,3,...,i

n∀ =

Problema Original

Max ( )u u x=

s.a. *I p x=

Problema Dual

Min *I p x=

s.a. ( )u u x=



[ ]1,..., mz z ′=z es el vector de niveles de consumo para los bienes de no interés,

[ ]1,..., mq q ′=q es el vector de precios correspondiente al consumo de esos bienes de no

interés, con m ≥ 2, e I es el nivel de ingreso.

Como resultado de la maximización de una función de utilidad creciente y cuasi-

cóncava del nivel de consumo ( , )u x z sujeta a la restricción presupuestaria, se obtienen

demandas Marshallianas con cuatro propiedades (para un sistema completo):

1) Un bien no puede ser demandado en cantidades negativas,

( , , ) 0M I= ≥x x p q ;

2) Las funciones de demanda Marshallianas son homogéneas de grado cero en

todos los precios e ingreso. Esto es ( , , ) ( , , )M MI t t tI=x p q x p q para todo t ≥ 0;

3) La matriz S de n x m efectos sustitución compensados para x (o matriz de

Slutsky), / /M M M

x I′= ∂ ∂ + ∂ ∂S x p x x es simétrica y semidefinida negativa; y

4) La suma del gasto en cada uno de los bienes debe ser igual al ingreso,

( , , )M I I′ =p x p q

La pregunta relevante es, si para los sistemas incompletos de demanda, se

puede establecer un conjunto de condiciones de integrabilidad, similares a las

existentes para los sistemas completos. Dicho de otra manera, dado un conjunto de

funciones de demanda para los bienes de interés especificadas directamente, se quiere

saber si existe un listado exhaustivo de propiedades sobre este conjunto de funciones de

demanda que garantice la recobrabilidad de las preferencias del consumidor. Si esto

sucede podemos decir que existe una función de utilidad ( , )U q z a partir de la cual se

derivan las funciones ( , , )x p q I (Lanfranco, 2004).

Epstein (1982) estableció las condiciones necesarias y suficientes para lo que

definió “integrabilidad global”, reconociendo que para el caso de los sistemas

incompletos de demanda, es posible obtener sólo un resultado local. La integrabilidad a

nivel global implica asumir una serie de restricciones complejas sobre las funciones de

demanda. Epstein señaló que no existe una única sino muchas funciones de gasto que

podrían haber generado un subconjunto de funciones de demanda, no habiendo forma

de determinar cuál de todas las posibles es la “verdadera” función de gasto. Esto es una

propiedad distintiva de los sistemas incompletos de demanda.



Lafrance y Hanemann (1989) desarrollaron un enfoque alternativo al problema

de la integrabilidad en los sistemas incompletos de demanda al que denominaron “cuasi

integrabilidad” (ó integrabilidad débil). Estos autores sugirieron que cuando el tema se

enfoca sobre las propiedades de la función indirecta de utilidad y de la función de gasto

con respecto a “p” dado “q”, así como en las propiedades de la función directa de

utilidad con respecto a “x” dado “z”, se pueden obtener los resultados deseados.

Si se realiza el ejercicio de maximización de una función de utilidad creciente y

cuasi-cóncava del nivel de consumo ( , )u x z sujeta a la restricción presupuestaria, pero

para un sistema incompleto, se obtienen demandas para los bienes de interés con cuatro

propiedades:

A. Un bien no puede ser demandado en cantidades negativas,

( , , ) 0M I= ≥x x p q .

B. Las funciones de demanda Marshallianas son homogéneas de grado cero

en todos los precios e ingreso. Esto es ( , , ) ( , , )M MI t t tI=x p q x p q para todo t ≥ 0.

C. La matriz S de n x m efectos sustitución compensados para x (o matriz de

Slutsky), / /M M M

x I′= ∂ ∂ + ∂ ∂S x p x x es simétrica y semidefinida negativa.

D. El gasto total en un subconjunto de bienes es estrictamente menor al

ingreso, ( , , )M I I′ <p x p q .

Las propiedades anteriormente enumeradas de un sistema incompleto de

demanda, son iguales a las de un sistema completo de demanda, excepto en la propiedad

cuatro, que es la condición de aditividad. La pregunta importante acerca de un sistema

incompleto de demanda es cuanta información se pierde por renunciar a esta condición.

Si el sistema es incompleto debería haber por lo menos otro bien de consumo positivo

con un precio positivo, para mantener la igualdad de la condición de aditividad en un

sistema completo. Si hay un solo “otro bien”, la información acerca de él puede ser

recuperada a través de la condición de aditividad. Si existen dos o más bienes en el

grupo de bienes de no interés, las demandas de cada uno de ellos no podrán ser

distinguidas mediante la condición de aditividad. Esta información se pierde. En otras

palabras, solo puede recuperarse la información acerca de los bienes de no interés en los

sistemas incompletos donde existe un solo bien de no interés. En todos los demás casos

la información acerca de los bienes de no interés se pierde (Agnew, 1998).



Lo explicado anteriormente clarifica cual es la información recuperable cuando

partimos de un sistema incompleto de demanda. La integrabilidad global implica la

existencia de una función de utilidad creciente y cuasi-cóncava para todos los bienes, lo

cual es difícil de determinar debido a la falta de información para distinguir los bienes

de no interés. Sin embargo, la integrabilidad global es una condición necesaria para

mantener el fundamento basado en la teoría de la dualidad. En vista a ello, Lafrance y

Hanemann (1989) propusieron la “cuasi-integrabilidad”, la cual toma las ventajas de la

información presente sobre los bienes de interés y permanece flexible para la

información desconocida sobre los bienes de no interés (Agnew, 1998).

El vínculo teórico entre los sistemas completos e incompletos de demanda es

alcanzado mediante la creación de una mercancía compuesta que comprende todos los

bienes de no interés. El gasto en esta mercancía compuesta se define de la siguiente

manera:

s = q z′ ≡ ( ( , , ))MI p I′− x p q (2.1)

Con una función de utilidad correctamente definida y el precio de s

normalizado a uno, la teoría de la dualidad se aplica al sistema incompleto de la misma

manera que al sistema completo. Las cuatro propiedades de los sistemas incompletos y

esta nueva identidad ( s ), son equivalentes a la existencia de una función de gasto

( , , )e p q u , que es creciente y cóncava en p, linealmente homogénea en p y q , y que

satisface la condición de aditividad:

( ) ( ) ( ), , , , , , , , , ,Mp p q e p q u p q e p q u e p q uσ′ + ≡ x ; sσ = (2.2)

Las demandas ( , , )M Ix p q , son integradas con respecto a p para recuperar las

funciones de cuasi-gasto ( ), , ,p q q uε θ . La función de cuasi-gasto está relacionada a

la función de gasto por la siguiente identidad:

( )( , , ) , , ,e p q u p q q uε θ≡ (2.3)

Es necesario que la función de cuasi-gasto sea creciente y cóncava en precios,

pero esto no es suficiente para que exista una verdadera función de gasto. La función de

cuasi-gasto expresada anteriormente posee la propiedad de integrabilidad débil, en

donde ( ),q uθ es una constante de integración que limita el conocimiento de las

preferencias de esos bienes incluidos en el sistema incompleto de demanda. La

integrabilidad global requiere una sola función de gasto - ( , , )e p q u - que contenga



información acerca de todas las preferencias. La función de cuasi-gasto recuperada

mediante la integrabilidad débil aplicada a las demandas deflactadas - ( ), , ,p q q uε θ -

define una clase de funciones de gasto donde todas ellas están relacionadas al mismo

conjunto de demandas incompletas. Si ( ),q uθ es homogénea de grado cero en los otros

precios, las demandas no cambian a lo largo del conjunto de funciones de gasto

(Lafrance y Hanemann, 1989; Agnew, 1998).

Una función de cuasi-utilidad y las restricciones efectivas de la estructura de

preferencias, son recuperadas utilizando los principios de la teoría de la dualidad

aplicados a estas cuasi-funciones. Si definimos ( ), , ,p q q u Iε θ = , e invertimos con

respecto a ( ),q uθ , obtenemos entonces la función indirecta de cuasi-utilidad

( ), ,p q Iθ ϕ= . Esta está relacionada con la función de utilidad indirecta ( ), ,v p q I ,

mediante la identidad ( )( , , ) , , ,v p q I q p q Iψ ϕ≡ , donde ( , )u qψ θ= es la función

inversa de ( ),q uθ con respecto a u . La función de cuasi-utilidad está expresada como

( ), ,x s qω 4, donde s es el gasto en los bienes de no interés, y es recuperada

reconociendo la función de utilidad como la solución a la minimización de la función de

utilidad indirecta, con respecto a los precios y el ingreso sujetos a la restricción

presupuestaria. El resultado - ( ), ,x s qω - es creciente y cuasi cóncavo en ( ),x s .

Entonces, las propiedades de los sistemas incompletos de demanda (A-B-C-D) son

equivalentes a las condiciones de integrabilidad débil, lo que permite que se recupere

la función de cuasi-utilidad. Con esta teoría de la dualidad para sistemas incompletos

de demanda se hace explícito el efecto de las condiciones de simetría sobre las

preferencias condicionales que puedan ser establecidas (Lafrance y Hanemann, 1989;

Agnew, 1998).

Lafrance (1985), (1986) y (1990) ha aplicado esta teoría a las formas funcionales

más frecuentes utilizadas en los sistemas de demanda directamente especificados. Sus

resultados demuestran la debilidad de la mayoría de estos sistemas. Cuando la

integración se lleva a cabo en los sistemas lineales en precios e ingreso (los más

sencillos), se generan condiciones muy restrictivas. Por ejemplo, los efectos ingreso

4 La cantidad consumida en los bienes de no interés puede obtenerse dividiendo el gasto en los bienes de no interés (s) sobre el precio de estos bienes (q).



deben ser iguales a cero, ó bien ninguno cero pero todos del mismo signo, ó bien una

combinación de estos dos casos. Efectos ingreso distintos de cero y del mismo signo

reflejan preferencias condicionales con coeficientes fijos (estructura de Leontieff). En

los modelos Semilog y de Elasticidad Constante también fueron encontradas

condiciones no realistas en la estructura de preferencias (Agnew, 1998).

Está implícito en este enfoque el levantamiento del supuesto comúnmente

utilizado en la teoría de sistemas de demanda de uniformidad de la forma funcional.

Esto incrementa la generalidad de los sistemas incompletos de demanda. Puede

asumirse una forma funcional diferente para la función de gasto en los bienes de interés

y otra distinta para los bienes de no interés. El levantamiento del requisito de

uniformidad aumenta la flexibilidad para la elección de la forma funcional de la

demanda de los bienes de interés (Agnew, 1998).

Las condiciones de simetría y concavidad pueden ser impuestas y constituyen

hipótesis testeables. Sin embargo la condición de homogeneidad debe ser asumida

desde un principio. Tanto los precios como el ingreso deben ser deflactados para

obtener demandas homogéneas de grado cero. Supongamos un deflactor ( )Qπ que es

conocido, dos veces diferenciable, continuo, positivo, no decreciente, linealmente

homogéneo, y cóncavo con respecto a otros precios. En el contexto del análisis de la

demanda de alimentos puede ser usado como deflactor el índice de precios de los

productos no alimenticios, o el precio del oro. Si el deflactor cumple con las

condiciones expresadas anteriormente, entonces no afectará los resultados cualitativos

obtenidos. Las funciones de demanda deben ser homogéneas de grado cero en todos los

precios, de esta manera puede recuperarse una función de gasto linealmente homogénea

en todos los precios (Agnew, 1998).

Las condiciones de Simetría son derivadas de la matriz de Slutsky:

M MM

p I

∂ ∂ ′= +′∂ ∂

Sx x

x (2.4)

De esta igualdad se obtiene mucha información acerca del orden de preferencias

subyacente. Se asume que las funciones de demanda de un sistema incompleto son

continuamente diferenciables en segundo orden ( 2C ), lo que permite la diferenciación

de la matriz de Slutsky (Agnew, 1998).



2.9 Diferentes tipos de sistemas de demanda.

Según García (2006) en la literatura de los sistemas de demanda pueden

encontrarse siete tipos de sistemas: El sistema LES desarrollado por Stone en 1954, el

modelo de Rotterdam presentado por Theil en 1954, el modelo de Demanda Indirecto

Translog desarrollado por Christensen, Jorgenson, and Lau (1975), el sistema QES

(Quadratic Expenditure Demand System), que constituye una forma mejorada del LES

lograda por Pollak y Wales en 1978, el sistema AIDS desarrollado por Deaton y

Muellbauer en 1980, el sistema LINQUAD desarrollado por Lafrance en 1990 y Agnew

1998 y, por último, el Sistema Inverso de Demanda desarrollado por Wong y Mc Laren

en 2005. De todos estos, el modelo AIDS ha tenido una gran aceptación entre los

investigadores, como así también el LES, es por ello que se hará una breve descripción

de estos modelos antes de pasar explicar el sistema LINQUAD.

2.9.1 Sistema Casi Ideal de Demanda (AIDS).

Este sistema de demanda fue derivado por Deaton y Muellbauer (1980) y es

comúnmente utilizado bajo el supuesto de separabilidad. La derivación de este sistema

no hace de él un sistema de demandas condicionales. El modelo AIDS es derivado de

una función de gasto que representa un orden de preferencias de buen comportamiento,

el gasto es minimizado sujeto a la restricción de un nivel de utilidad fijo (expresión del

problema dual).

El modelo AIDS posee una forma funcional flexible que permite que se

impongan y se testen la restricciones teóricas correspondientes. Originalmente fue

propuesto como un sistema completo usando grupos de bienes altamente agregados.

Mas recientemente, bajo el supuesto de separabilidad, ha sido usado para estimar

sistemas incompletos. El sistema es derivado de la función de sub-gasto relacionada con

la función de sub-utilidad correspondiente a los bienes de interés.

En su artículo “An almost Ideal Demand System”(1980), Deaton y Muellbauer

explican el procedimiento mediante el cual a partir de una función de gasto elegida, se

obtiene la forma funcional del modelo AIDS. Esta forma es la siguiente:

( )ln ln /i i ij j i

j

w p x Pα γ β= + +∑ (2.5)



Donde iw es la proporción del presupuesto asignado al bien i, jp es el precio del

bien j, x es el ingreso nominal, iα iβ iγ son los parámetros a estimar, y P es un

deflactor del ingreso nominal definido por la siguiente ecuación:

0

1log log log log

2k k kj k j

k j k

P P p p pα α γ= = + +∑ ∑∑ (2.6)

Las restricciones de la teoría económica en el modelo AIDS implican las

siguientes ecuaciones:

1

1n

i

i

α=

=∑ ; 1 1

0n n

ij i

i i

γ β= =

= =∑ ∑ (2.7)

1

0n

ij

i

γ=

=∑ (2.8)

ij jiγ γ= (2.9)

Donde la primera, segunda y tercer ecuación se refieren a la condición de

aditividad, homogeneidad y simetría, respectivamente (García, 2006).

Luego Deaton y Muellbauer (1980) propusieron una modificación a este modelo,

en la cual aproximaban P usando el índice de precios de Stone:

* log logi i

i

P P w p= =∑ (2.10)

Por lo tanto la ecuación del modelo Aproximación Lineal-AIDS (LA-AIDS)

queda definida de la siguiente manera:

( )ln ln / *i i ij j i

j

w p x Pα γ β= + +∑ (2.11)

2.9.2 Críticas al modelo AIDS

Buse (1998), Moschini (1995) y otros resaltaron algunos problemas en el

modelo LA-AIDS. Comparaciones hechas entre el índice de Stone y otros índices,

indicaron que existe un potencial sesgo dependiendo de la elección del índice. Además,

Moschini demostró que el índice de Stone está afectado por la escala de medición.

Como resultado propone un índice nuevo que parece solucionar el problema (Agnew,

1998). Sin embargo esto no soluciona el problema de consistencia teórica del modelo.

Una de las grandes ventajas de derivar un sistema de ecuaciones de la función de gasto

es la de poder volver a la función de gasto para derivar medidas exactas de bienestar. El



uso de la aproximación lineal cambia la forma funcional del modelo AIDS, por lo cual

ya no es, estrictamente hablando, integrable de manera tal que se llegue al modelo AIDS

original no lineal (Buse, 1994).

Lafrance (1993) expone otra crítica al modelo AIDS diciendo que las medidas

exactas de bienestar están basadas en la función de gasto total y no en la función de

gasto de un subgrupo. Si se calculan medidas de bienestar a partir de un subgrupo de

bienes, el sistema de ecuaciones no puede tener en cuenta los posibles cambios en la

primera etapa del proceso de asignación presupuestaria. Como resultado, la variación

compensadora y la variación equivalente no estarán correctamente valuadas. La única

circunstancia en la cual las medidas de bienestar serían exactas sería cuando se presenta

una relación de Leontieff de coeficientes fijos entre los bienes de interés y los de no

interés. Esto implica una seria limitación para los sistemas de demanda basados en el

modelo LA-AIDS (Agnew, 1998).

2.9.3 Linear Expenditure Demand System (LES)

De las muchas formas funcionales que se han utilizado en la literatura, una de las

más elegidas es la conocida como Sistema Lineal de Gastos (LES). Su aceptación

generalizada se debe principalmente a tres razones: 1) Su facilidad de interpretación. 2)

Es uno de los pocos sistemas que satisface automáticamente todas las condiciones

requeridas por la teoría de la demanda y 3) Se deriva a partir de una función específica

de utilidad, que es la Stone-Geary5 (Intriligator, 1996)

El sistema se estima a partir de los datos sobre cantidades ( jx ) y precios ( jp )

de n bienes y el ingreso o gasto total. Los parámetros estimados son las n cantidades

base 1 2, ,..., nγ γ γ y las n participaciones marginales en el presupuesto 1 2, ,..., nβ β β .

El sistema LES se escribe de la siguiente manera:

5 La función supone a partir de un cierto origen P -que coincide con las cantidades de subsistencia-, una estructura de tipo Cobb-Douglas que genera curvas de Engel lineales. U= (x1 - γ1)

α (x2 - γ1)

β , α + β = 1.

Supone separabilidad, por lo que su aplicación es más plausible en la medida que los grupos de bienes sean lo suficientemente agregados. La utilidad marginal de cada bien es independiente de la cantidad de cualquier otro bien. Este supuesto implica “independencia de los deseos” y ausencia de efectos de sustitución cruzados.



1

+ ( - ) 1, 2,...,n

j j j j j k k

k

p x p I p j nγ β γ=

= =∑ (2.12)

Siendo: - 0, 0 1, 1j j j jx γ β β> < > =∑ (2.13)

Se interpreta estableciendo que el gasto en un bien j , dados j jp x , puede

dividirse en dos partes. La primera es el gasto en cierta cantidad base jγ del bien j ,

que es el mínimo gasto o gasto de subsistencia requerido en ese bien. La segunda es la

fracción jβ del ingreso supernumerario definido como el monto de ingreso por encima

del ingreso de subsistencia o el gasto necesario para adquirir todas las cantidades de

subsistencia. La cantidad k kp γ se gasta siempre en subsistencia y el resto del ingreso

1

( - )n

k k

k

I p γ=

∑ se divide en gastos por encima del nivel de subsistencia entre los n bienes

según las proporciones jβ . Dado que

jβ > 0, no podrán obtenerse bienes inferiores y

todos los bienes se comportan como complementarios brutos6. Por la tanto con este

modelo no podrán obtenerse elasticidades cruzadas (Berges y Casellas, 2002).

Al dividir las ecuaciones por el precio jp correspondiente, se obtiene el sistema

de ecuaciones de demanda para todos los bienes. Las demandas resultan hipérbolas con

respecto al precio del bien considerado (2.14) y las curvas de Engel (2.15) son lineales,

( ) - 1

1

1- ( - ) n

j j j j k k j

k

x I p pγ β β γ=

= + ∑ k ≠ j (2.14)

1

( ) n

j j j j j j k k j

k

E p x p p Iγ β γ β=

= = − +∑ (2.15)

Dado que las curvas de Engel son funciones lineales, y esto resulta muy

restrictivo, su aplicación es más sostenible en casos en los que el rango de variación del

ingreso no sea muy grande. Las predicciones que resulten serían también aplicables a

corto plazo (Berges y Casellas, 2002).

La estimación del sistema implica resolver un sistema no lineal en los

parámetros β y γ ; requiere un procedimiento en dos etapas o bien la aplicación de

una técnica de estimación por máxima verosimilitud.

6 Suponiendo γj > 0.



2.9.4 El Modelo LINQUAD

Este modelo surgió de la teoría de los sistemas incompletos de demanda

desarrollada por Lafrance (1985), Lafrance y Hanemann (1989), Lafrance (1990),

Agnew (1998), Lafrance (2004), y Lafrance et al. (2005). Se trata a un sistema

incompleto de demanda como si fuera completo, mediante la incorporación de una

mercancía compuesta, que comprende todos los bienes de no interés. La ecuación de

demanda que representa a los bienes de no interés es desechada durante la estimación

para evitar la singularidad en la matriz de varianzas y covarianzas (García 2006).

Los sistemas incompletos de demanda permiten la especificación de formas

funcionales más genéricas que las utilizadas en sistemas completos. Las funciones de

demanda para los bienes de no interés no tienen por qué tener la misma forma que las de

los bienes de no interés, los cuales conforman la mercancía compuesta. En principio, un

sistema incompleto puede ser lineal con respecto al ingreso y al precio los bienes de

interés, algo que no es posible en los sistemas completos. No obstante esta mayor

flexibilidad, la identificación de las formas funcionales capaces de superar todos los

requerimientos impuestos por las condiciones de cuasi-integrabilidad (condiciones

anteriormente enumeradas como A-B-C-D), no es una tarea sencilla.

A pesar de que los resultados fueron desalentadores, Lafrance (1990) originó el

modelo LINQUAD mediante la aplicación de la identidad de Roy a una función

indirecta de cuasi-utilidad conformada por ecuaciones de demanda que son lineales y

cuadráticas en precios, y lineales en ingreso.

Agnew (1998) continuó trabajando en la línea de Lafrance (1985), Lafrance y

Hanemann (1989), Lafrance (1990) y Lafrance (1998) y derivó medidas de bienestar

para el modelo LINQUAD. Demostró que la única manera de derivar ecuaciones de

demanda consistentes con el concepto de cuasi-integrabilidad, lineales con respecto al

ingreso deflactado y lineales y cuadráticas respecto a los precios deflactados es

utilizando la función de cuasi-gasto conocida como modelo LINQUAD.

( ) ( ) ( ) p

1 1 1

1, , , ,

2

K K K

k jk j kkk j k

p q q u q p p p q u eγε θ α β θ ′

= = =

= + + ∑ ∑∑ (2.16)



Utilizando el lema de Shephard, derivando (2.16) con respecto al precio del bien

i , se obtienen las ecuaciones de demanda Hicksiana ( , , )h p q u para cada uno de los

bienes i de interés7:

( )1

,K

p

i i ik k

k

q p q u eγα β γ θ ′

=

= + + ∑ 1,2,3,...,i K= (2.17)

Sin embargo lo que se desea encontrar son las demandas Marshallianas. Esto se

logra a partir de la identidad ( )( , , ) , , , ,x p q I h p q I p q I≡ , donde ( ), ,I p q Iθ = es la

función cuasi indirecta de utilidad. De la expresión (2.16) puede despejarse ( ), pq u eγθ ′

. Asumiendo no saciedad, ( ), , ,I p q q uε θ≡ en la ecuación (2.16). Haciendo el

despeje y la sustitución anterior se obtiene la expresión

( ) ( )1 1 1

1,

2

K K Kp

k jk j kkk j k

I q p p p q u eγα β θ ′

= = =

− − =∑ ∑∑ , que debe ser introducida en el corchete

de (17). De esta manera se obtienen las K ecuaciones de demanda Marshallianas

( , , )x p q I para el modelo LINQUAD original:

( )1 1 1 1

1( )

2

K K K K

i i ik k k jk j kkk k j k

q q p I q p p pα β γ α β= = = =

= + + − −

∑ ∑ ∑∑ (2.18)

Donde α , β , γ , son los parámetros a estimar.

Agnew (1998) mostró que el modelo LINQUAD admite especificaciones

generales diferentes, incluyendo una versión logarítmica. El modelo y sus

generalizaciones satisfacen todas las condiciones de integrabilidad, algo no muy común

en el campo empírico.

Para evitar un tipo muy común de heteroscedasticidad que surgiría si el modelo

se estimara con cantidades como variable explicada, se considera más apropiado utilizar

el gasto deflactado ie como variable dependiente. Esto se obtiene multiplicando ambos

lados de la ecuación (2.18) por el precio del bien i correspondiente (Lanfranco, 2004):

1 1 1 1

1

2

K K K K

i i i ik k k k jk j k

k k j k

e p p I p p pα β γ α β= = = =

= + + − −

∑ ∑ ∑∑ (2.19)

Finalmente este modelo permite la incorporación de un número L de variables

demográficas y socio económicas, de manera de poder investigar sus efectos sobre la



demanda. Identificando la iésima variable socioeconómica como lg y como ilχ a su

parámetro asociado a la ésimai ecuación, se obtiene la expresión final para el modelo

LINQUAD aumentado:

1 1 1 1 1 1 1

1

2

K L K K K K L

i i i ik k il l k k jk j k kl k l

k l k j k k l

e p p g y p p p p gα β χ γ α β χ= = = = = = =

= + + + − − −

∑ ∑ ∑ ∑∑ ∑∑ (2.20)

El término cuadrático para los precios aumenta la flexibilidad para obtener

simetría en la matriz de Slutsky, evitando así las restricciones que implicaría un sistema

lineal (Agnew, 1998). No hay restricciones en los coeficientes de ingreso, como lo

demuestra Lafrance (1990) en la evaluación de las ecuaciones de demanda semi-

logarítmicas. Usando el modelo LINQUAD es la única manera de derivar demandas

lineales en el ingreso deflactado, lineales y cuadráticas en los precios deflactados, y

consistentes con la teoría de la integrabilidad débil. (Agnew, 1998) (Lafrance 1998).

De acuerdo a Agnew este modelo evita la simultaneidad que implica el modelo

AIDS, debido a que no utiliza como variable los porcentajes del presupuesto (budget

shares) destinados a cada subgrupo de alimentos.

2.9.5 El Modelo LINQUAD y las elasticidades.

Basándonos en las ecuaciones de demanda Marshallianas (no compensadas), la

elasticidad precio, la elasticidad cruzada, y la elasticidad ingreso tienen la siguiente

forma:

Elasticidad precio:

1

* ( )* * *K

i i iii it i ii i i ki i

ki i i

x p pZ v p

p x xξ β γ α β

=

∂ = = Φ − + ∂

∑ (2.21)

Elasticidad cruzada:

1

* ( )* *K

j jiij it i ij i j kj j

ki i i

p pxZ v p

p x xξ β γ α β

=

∂ = = Φ − + ∂

∑ (2.22)

Elasticidad ingreso:

* ( )* *ii it i i

i i

x y yZ v

y x xη γ

∂= = Φ

∂ (2.23)

Donde , , 1,...,i j k K= ; siendo K el numero de ecuaciones del sistema.



Si la elasticidad ingreso es mayor a uno se dice que el bien es de lujo, si está

entre cero y uno se dice que el bien es necesario, y si es menor a cero se dice que es un

bien inferior.

Si la elasticidad cruzada es negativa, se dice que los bienes son

complementarios, si es positiva se dice que son sustitutos, si es cero se dice que son

independientes.

Para cualquiera de las elasticidades se asume que en las relaciones de cambio

todas las demás variables permanecen constantes, esto es conocido como la condición

ceteris paribus.

2.10 Precios implícitos

La disponibilidad de los datos determina el tipo de análisis que puede ser

realizado. Los datos para este trabajo fueron extraídos de la Encuesta Nacional de Gasto

de los Hogares (ENGH) en la cual no aparece información acerca de los precios de cada

uno de los productos consumidos por un hogar. Sin embargo sí está presente la

información sobre cantidades y gastos para cada uno de estos bienes, como así también

información socioeconómica acerca de cada uno de los hogares.

Debido a ello los precios son calculados mediante la división de gasto sobre

cantidad consumida para cada uno de los productos (ó grupos de productos). A los

precios calculados de esta manera se los llama precios implícitos.

2.11 Precios ajustados

Existe además otro problema relacionado con los precios. Al trabajar con precios

implícitos a partir de datos de corte transversal y mercancías no homogéneas, los

precios reflejan “efectos de calidad” que deberían ser corregidos con anterioridad a la

estimación. Las fuentes de variación de los precios en corte transversal son: diferencias

en las regiones y discriminación de precios (cambios en la oferta); servicios comprados

con la mercancía; efectos estacionales; diferencias en calidad ocasionadas por la

agregación de bienes homogéneos (Cox y Wohlgenant, 1986).

Al nivel de análisis de la mercancía, la elección de calidad como reflejo de la

participación en la cantidad de los bienes componentes de la mercancía, puede verse



como una decisión a priori de la correspondiente a las cantidades. Un hogar primero

determina la calidad de la mercancía, determinando los bienes que va a consumir y

luego la cantidad que consumirá de dichos bienes. Esto implica que la decisión de

calidad puede ser modelada independientemente de la decisión de cantidades a

consumir (Cox and Wohlgenant, 1986).

En otras palabras, al tener como datos mercancías agregadas las cuales están

compuestas por bienes diferentes (debido a diferentes calidades), si no ajustamos los

precios la variabilidad en los mismos no será correspondiente a un mismo bien, sino a

diferentes bienes que componen una misma mercancía agregada.

Un ejemplo de esto último, en este trabajo, son los datos de la mercancía

agregada “Leche”. Dentro de ella se agregan bienes diferentes: leche en polvo, leche

fluida entera, leche fluida descremada, leche de calidad superior y leche de calidad

inferior.

Siguiendo el enfoque de Cox and Wohlgenant (1986), se intentará captar estas

diferencias en calidades mediante el uso de una regresión MCO para cada una de las

mercancías agregadas. En esta regresión se utilizará como variable a explicar

(dependiente) el precio implícito, y como independientes una serie de variables

socioeconómicas que intentarán explicar su variabilidad.

Siguiendo el trabajo de Berges y Casellas (2002) se utilizaron las siguientes

variables explicativas:

• Tamaño del hogar (“tamhog”). Es una variable discreta que representa la

cantidad de miembros del hogar.

• Región geográfica a la que el hogar pertenece. Se toman cinco variables

dummies Dr1, Dr3, Dr4, Dr5, Dr6 (Metropolitana, Noroeste, Noreste, Cuyo, y

Patagonia, respectivamente), para reflejar las seis categorías existentes. Se tomó la

región Pampeana como categoría base.

• Nivel de educación del jefe del hogar. Se toman dos variables dummies:

“Dalta” y “Dbaja”, para reflejar las tres categorías de educación del jefe del hogar

existentes (nivel alto, medio y bajo). Se consideró educación alta a haber alcanzado al

menos algún tipo de estudio superior aunque sea incompleto. Por lo tanto dentro de

“Dalta” tendríamos a los jefes con estudios superiores incompletos, superiores

completos, universitarios completos y universitarios incompletos. Se consideró

educación baja (Dbaja) a los casos de jefes sin instrucción alguna, con preescolar, ó con



primario completo. En la categoría base (nivel medio de educación) se encontrarían los

que han terminado la escuela primaria, los que tienen el secundario incompleto, y los

que tienen secundario completo.

• Quintil de ingreso al que pertenece el hogar. Se tomaron dos variables

dummies (“Dquin1” y “Dquin5”), considerando ingreso alto si pertenece al quintil 5,

ingreso bajo si pertenece al quintil 1 e ingreso medio si el hogar pertenece a los

quintiles 2, 3 o 4.

• Sexo del jefe del hogar. Se toma una variable dummy (sexo), que toma el valor

uno para los varones y el valor cero para las mujeres.

• Proporción del gasto en alimentos realizado en hipermercados (“Progalhiper”).

De este modo, la función de precios (Pi) resultante sería:

0 1 2 3 4 5 6

7 8 9 10 11 12

1 5 1

3 4 5 6i i i i i i i i

i i i i i

P D alto D bajo Sexo quin D quin D r

D r D r D r D r P rogalhiper T am hog

β β β β β β β

β β β β β β µ

= + + + + + + +

+ + + + + + + (2.24)

En este trabajo se supuso que todas estas variables son proxies de la calidad de

los productos y, por lo tanto, apropiadas para explicar las diferencias en calidad de los

precios.

Finalmente, el precio ajustado se calcula sumando al residuo de la regresión, el

intercepto ( 0β̂ ). Nótese que la variabilidad explicada en el precio se debe a cuestiones

de calidad, como supusimos anteriormente. Por lo tanto la parte no explicada en los

precios (representada por el residuo y la constante), corresponde a la variabilidad que se

aplica a los precios ajustados por calidad. Cuando los gastos o las cantidades son cero,

debido a que no todos los hogares consumen todas las mercancías bajo análisis en el

período de la encuesta, el precio ajustado es igual al 0β̂ .

Esta forma de estimar los precios ajustados por calidad admite la posibilidad de

que ciertos precios sean negativos. Esta situación sugeriría que, luego del ajuste por

calidad, a algunos hogares se les debería pagar para que consuman el bien en cuestión.

2.12 Sesgo de Selectividad

Es de esperar que en los datos de corte transversal, como los utilizados en este

trabajo, la variable dependiente tenga una gran proporción de valores cero. Las

principales causas son: la infrecuencia de compra, dada por el corto período de la



encuesta; las preferencias de los consumidores que determinan que en algunos casos no

se consuma nada de algunos bienes; y que los consumidores no adquieran el bien a los

precios y niveles de ingreso dados, lo que es conocido como soluciones de esquina

(Berges y Casellas, 2002).

Debido a que la variable considerada se encuentra censurada8, es decir posee

muchos valores cero, es importante diferenciar el consumo nulo de los hogares debido a

la no adquisición del producto en la semana de referencia, de aquel consumo nulo que

indica que habitualmente el hogar no consume dicho bien. Metodológicamente es

posible, o bien utilizar solamente los casos con consumo positivo para estimar los

parámetros del modelo, o bien incluir todos los casos. La primera de las opciones

eliminaría muchas observaciones dado que en nuestro caso, al estimar las demandas

como sistema, implicaría incluir sólo los hogares que consumen todos los bienes

estimados.

En 1958 Tobin estableció que la acumulación de observaciones con consumo

cero, genera estimadores MCO (Mínimos Cuadrados Ordinarios) inconsistentes. El

modelo Tobit se especifica de la siguiente manera:

0tq = si 0t tXβ ξ+ < (2.25)

t t tq Xβ ξ= + si 0t tXβ ξ+ > 1,2,3,..., .t n= (2.26)

Donde tq es la variable dependiente, tX es el vector de variables

independientes, β es el vector de parámetros a estimar, y tξ es el término de error, que

suponemos se comporta de manera normal. Como puede verse en las ecuaciones

anteriores, la decisión de consumir y la cantidad a consumir están basadas en el mismo

conjunto de coeficientes estimados. De acuerdo a Byrne, Capps y Saha (1996), el uso

del modelo Tobit hace que los efectos de las variables sean los mismos para la decisión

de consumir cierta mercancía y para la decisión de la cantidad que se desea consumir de

la misma. Con referencia a la demanda de alimentos, Haines, Guilkey y Popkin (1988)

han argumentado que los factores que determinan la decisión de consumir no son

necesariamente los mismos que definen las cantidades consumidas. Debido a ello, si se

ignora la verdadera secuencia del proceso de decisión, no se puede capturar el patrón de

8 Se distinguen los datos censurados de los datos truncados en tanto que, una muestra se considera truncada cuando ciertas observaciones son sistemáticamente excluidas de la muestra. En el caso de los datos censurados ninguna observación es excluida, pero cierta información en la misma es sistemáticamente alterada.



comportamiento del consumidor, lo cual conduce inevitablemente a resultados erróneos

en el proceso de estimación. Por lo tanto será necesario utilizar un modelo de consumo

en dos etapas (Lanfranco, 2002).

Los métodos de estimación que utilizan procesos de decisión en dos etapas,

implican el análisis de dos variables dependientes (Guilkey, Haines y Popkin, 1988): a)

una variable dicotómica que indica si un individuo consume o no una cantidad no

negativa de un determinado alimento; y b) la cantidad efectivamente consumida por

aquellos individuos que eligieron consumir.

Cuando se trabaja con microdatos transversales, aparece comúnmente un

problema de respuestas censuradas, conocido como sesgo de selectividad, debido a

observaciones que registran niveles de consumo nulos para algunos bienes (Davidson y

MacKinnon, 1993).

Heckman (1979) propuso un método para tratar el tema del consumo cero,

modelizando la decisión de comprar o no comprar (conocida como etapa de

participación) mediante un regresión de tipo Probit. Esta regresión determina la

probabilidad de participación en el consumo de un bien. Luego, en una segunda etapa,

se modeliza el nivel de gasto en el bien mediante MCO, y a esta regresión se le agrega

una variable artificial λ (el inverso del ratio de Mills), para corregir el sesgo. Esta nueva

variable se calcula haciendo la división entre el valor estimado de la función de

densidad de probabilidad normal estándar φ , y el valor estimado de la función de

distribución de probabilidad acumulada normal estándar Φ .

Si en la primer etapa estimásemos la probabilidad de participación mediante

MCO, como si fuera un modelo de probabilidad lineal, tendríamos dos problemas: a) el

valor de la variable explicada no se restringiría a valores comprendidos entre cero y

uno, como debería ser para cualquier probabilidad; b) tendríamos heteroscedasticidad,

lo cual viola uno de los supuestos del modelo MCO. Por estas razones es que para

modelizar la probabilidad de participación se utiliza un modelo Probit y su estimación

es por Máxima Verosimilitud (ML) (Johnston y Dinardo, 1997).

En resumidas cuentas:

1ª etapa: Se estima por ML *p Zv ε= + , utilizando el modelo probit, con todas

las observaciones de la muestra. La variable binaria *p toma el valor uno cuando el

consumo es positivo y cero cuando es negativo, Z es el vector de parámetros que será

estimado, y v el conjunto de variables independientes.



Luego, se construye la variable ( ) / ( )Zv Zvλ φ= Φ , el inverso del ratio de Mills.

El numerador de esta expresión representa la densidad probabilística y el denominador

la probabilidad acumulada, ambas correspondientes a la distribución normal.

2ª etapa: Se estima el modelo, ( )

( )( )

Zvq f X

Zv

φβ λ= +

Φ mediante MCO, siendo q

la cantidad consumida, β el vector de coeficientes a estimar, X el vector de variables

explicativas, y λ la variable obtenida en la etapa anterior. En esta segunda etapa se

utiliza la muestra truncada, es decir, solo las observaciones no censuradas (mayores a

cero).

Intuitivamente, en la primera etapa del modelo de Heckman se estima la

probabilidad de que los datos sean no censurados (de que el consumo sea mayor a cero),

con el propósito de obtener estimaciones de la variable λ . En la segunda etapa el

modelo truncado es estimado, pero incorporando esta variable adicional, lo cual corrige

el problema del sesgo encontrado.

De acuerdo a Heckman (1979) existe sesgo de selectividad en la muestra cuando

el coeficiente estimado de la variable λ es estadísticamente significativo.

Heien y Wessells (1990) estimaron un sistema de demanda que incorporaba el

Inverso del Ratio de Mills ( λ ), pero calculado de una manera distinta:

( )

1 ( )

Zv

Zv

φλ =

− Φ (2.27)

La primera etapa de este modelo es idéntica a la de Heckman. Sin embargo en la

segunda etapa se utilizan todas las observaciones de la muestra (no solo las de consumo

positivo, como se hacía con el modelo de Heckman) y se estiman las ecuaciones de

demanda de manera simultánea utilizando el método SUR (Seemingly Unrelated

Regression).

Shonkwiller y Yen (1999) demostraron que mediante el enfoque utilizado por

Heien y Wessells (1990) se obtienen estimaciones inconsistentes. Como alternativa

estos autores propusieron un nuevo método de estimación en dos etapas. Realizaron

también simulaciones por el Método de Montecarlo que demostraron que su

procedimiento mejoraba notablemente los resultados obtenidos por el método anterior.

El nuevo procedimiento también comprende dos etapas. En la primera se estima el valor

de densidad probabilística de la distribución normal ( )Zvφ y el valor de la función de



distribución normal acumulada ( )ZvΦ . En la segunda etapa se pondera la función de

interés por la función de distribución normal acumulada (se multiplican todas las

variables explicativas por Φ ), y se agrega como una nueva variable explicativa la

densidad probabilística de la distribución normal φ :

( ) ( ) ( )it it i i it i it i itq Z v f X Z vβ δ φ ξ= Φ + + 1, 2,3,...,i m∀ = 1, 2,3,...,t T∀ = (2.28)

Siendo itq la cantidad demandada para el bien i por el hogar t , ( )i itf Xβ la

función de interés, y itξ el término de error, el cual se asume de comportamiento

normal. Este sistema de ecuaciones puede ser estimado por máxima verosimilitud ó por

SUR, para obtener estimaciones consistentes de los parámetros.

De acuerdo a Shonkwiller y Yen (1999) el término de error en la ecuación

anterior tiene media cero pero es heteroscedástico. En consecuencia las estimaciones

obtenidas por SUR ó Máxima Verosimilitud son consistentes pero ineficientes. Como

procedimiento de ajuste, la matriz de varianzas y covarianzas debe ser corregida por el

enfoque de Murphy-Topel, el cual combina la etapa primera (la estimación probit) y la

segunda (estimación del sistema final), en una sola estimación por máxima

verosimilitud (García, 2006).

Lanfranco et al. (2002) siguieron el procedimiento de Shonkwiller y Yen

(1999), reemplazando ( )i itf Xβ por la forma funcional del LINQUAD. Este proyecto de

investigación sigue los lineamientos del trabajo de Lanfranco (2002), y García (2006).

2.13 Elección Binaria: Modelos Probit

En el apartado anterior se mostró la conveniencia de utilizar modelos de decisión

en dos etapas, en donde la primera etapa corresponde a la decisión de participar o no en

el consumo de un bien, y la segunda etapa corresponde a la decisión del nivel de

consumo de ese bien. En este apartado se hará una breve referencia al modelo Probit

utilizado en la primera etapa.

En los modelos de elección binaria tenemos una variable independiente Y que

solo puede tomar dos valores, uno y cero, y que puede ser asociada a la ocurrencia de un

evento (1 si ocurre y 0 si no ocurre). El objetivo consistirá en modelizar la probabilidad

de ocurrencia del evento denotado por iY (variable dependiente), condicional al



conjunto de información relevante sobre el consumidor i . Este conjunto de información

estará representado por medio de las variables independientes o explicativas.

Si la especificación de nuestro modelo fuera lineal, entonces podría este ser

estimado mediante MCO. Sin embargo el modelo lineal no impone ninguna restricción

sobre la variable independiente, la cual por representar un valor de probabilidad debería

estar acotada entre cero y uno. Una de las especificaciones funcionales apropiadas para

modelos de elección binaria es el modelo Probit.

Una forma adecuada de restringir la variable independiente es la siguiente:

( )i iP F X β= (2.29)

En donde la función (.)F es una función diferenciable monótona creciente con

dominio real y rango (0,1). El modelo no lineal sería el siguiente:

( )i i iy F X uβ= + (2.30)

En la función anterior las variables explicativas afectan a la variable dependiente

a través de un índice lineal ( )iX β que luego es transformado por la función (.)F de

manera tal que los valores de la misma están acotados entre cero y uno. Para elegir la

función (.)F a utilizar debe tenerse en cuenta que la función de distribución de

cualquier variable aleatoria continua tiene las propiedades de (.)F anteriormente

enumeradas.

Una de las formas funcionales que satisfacen los requisitos establecidos es la

función de distribución normal:

( ) ( ) ( )iX

i i iP F X X s dsβ

β β φ−∞

= = Φ = ∫ (2.31)

donde (.)φ es la función de densidad normal estándar.

Esta especificación de (.)F utilizando la función de distribución normal es la

que se denomina Probit (Wooldrige, 2002).



Capítulo 3: Metodología

3.1 Preparación de los datos y conformación de los grupos de alimentos

De los nueve capítulos de gastos que la ENGH 1996-97 incluyó en su

formulario, el único de interés para este trabajo es el 1, que corresponde a alimentos.

Éstos se desagregan a su vez por grupos según el siguiente detalle:

101) Productos de panadería

102) Harinas, arroz, cereales y pastas

103) Carne vacuna, porcina, ovina y menudencias

104) Aves

105) Pescados y mariscos

106) Fiambre, embutidos y conservas

107) Aceites y grasas

108) Leche

109) Productos lácteos

110) Huevos

111) Frutas

112) Verduras y legumbres

113) Azúcar, dulces, golosinas y cacao

114) Infusiones

115) Salsas y condimentos

116) Alimentos listos para consumir y otros productos alimenticios

117) Bebidas alcohólicas

118) Bebidas no alcohólicas

119) Comidas y bebidas fuera del hogar

A su vez cada uno de estos grupos incluyen distintos subgrupos y aún es posible

disponer del detalle acerca del tipo de alimento, por ejemplo galletitas saladas o dulces.

A partir de la información de la base de datos es necesario encontrar un número

óptimo de grupos en los que puedan clasificarse los alimentos. Estos grupos deben ser

lo suficientemente desagregados como para poder estudiar la sustitución entre ellos

pero, al mismo tiempo, no excesivamente desagregados porque provocaría que una

mayor cantidad de hogares no presentara consumos en alguno de los grupos. La



ausencia de observaciones de gasto en un gran número de hogares introduce graves

problemas de sesgo en las estimaciones.

Tabla 1. Detalle de alimentos incluidos en los grupos para los cuales se efectuaron

las estimaciones del sistema de demanda

Grupo de alimentos Detalle

1 ACEITES Incluye aceites puros, aceites mezcla, margarina y otras grasas. En litros.

2 AZÜCAR Azúcar blanca y negra. En kilos.

3 BEBIDAS CON

ALCOHOL Incluye vino, cerveza, otras bebidas alcohólicas. En litros

4 BEBIDAS SIN

ALCOHOL Incluye agua mineral, gaseosas, jugos, refresco en polvo, soda. En litros.

5 CARNES A Carne de alta calidad. Incluye cuadril, nalga, otros cortes traseros, alimentos en base a carne listos para consumir. En kilos.

6 CARNES B Carne de baja calidad. Incluye achuras y menudencias, carnaza común, otros cortes delanteros, asado, bifes, otros cortes medios, carne picada, hueso con y sin carne. En kilos.

7 COMIDAS LISTAS Comidas listas para consumir. En kilos.

8 FIAMBRES Fiambres, embutidos y conservas. Incluye carnes y pescado en conserva, chorizo morcilla y otros embutidos, salchichas, jamón cocido, paleta, salame, y otros fiambres. En kilos.

9 FRUTAS Incluye banana, durazno, limón, mandarina, manzana, naranja, pera, otras frutas frescas, frutas en conserva. En kilos.

10 HARINAS

Incluye facturas y churros (unidades ponderadas por 0.10), galletitas saladas, galletitas dulces, pan fresco, pan envasado, arroz, harina, otros cereales, pastas y fideos frescos, fideos secos, prepizzas (unidades ponderadas por 0.5), tapas frescas. En kilos.

11 HUEVOS Incluye sólo huevos en unidades.

12 INFUSIONES Incluye café, te y yerba mate. En kilos.

13 LACTEOS Productos lácteos. Incluye manteca, queso crema, quesos blandos, quesos semiduros, quesos duros, yogurt. En kilos.

14 LECHE Incluye leche fluida y leche en polvo (kilos ponderados por 10). En litros.

15 POLLO Incluye pollo entero y trozado, en kilos.

16 VERDURAS Acelga, ají, batata, cebolla, lechuga, tomate, zanahoria, zapallito, zapallo, otros vegetales frescos, vegetales en conserva o congelados, tomates en conserva, legumbres, y papa. En kilos.

El criterio a partir del cual lograr un agrupamiento adecuado de los alimentos

debe ser analizado en función de los objetivos de la investigación. En este trabajo uno

de ellos consiste en obtener elasticidades que puedan ser comparadas con las obtenidas



en estudios previos. Debido a ello se intentó mantener la estructura de conformación de

los grupos de alimentos utilizada en el trabajo de Berges y Casellas (2002). A pesar de

ello, se incorporaron modificaciones con la intención de mejorar algunos de los

resultados, sobre todo a los efectos de diferenciar el comportamiento de sustitución

entre grupos, como por ejemplo la división del grupo “carnes” original en dos, uno que

incluye los cortes de carne de alta calidad –los traseros de vaca- y el otro con el resto de

los cortes.

En un comienzo se establecieron 21 grupos de alimentos pero las limitaciones

del software y equipamiento informático disponible impidieron la obtención de

resultados satisfactorios. Finalmente, se estableció en 16 el número de grupos de

alimentos para los cuales se estimó el sistema de demanda, objeto de esta investigación

(Ver Tabla 1).

3.2 Homogeneización de unidades de medida

Una vez constituidos los grupos de alimentos, se procedió a homogeneizar las

unidades de medida de las cantidades consumidas de aquellos productos que conforman

un mismo grupo. Por ejemplo en el grupo de las harinas, las “facturas y churros” y las

“prepizzas” están expresadas en la ENGH en unidades, mientras que los demás

productos del grupo lo están en kilos. Debido a ello antes de sumar las cantidades de los

productos que conforman el grupo harinas, se procedió a multiplicar la cantidad

consumida de facturas y churros por 0.10 (equivalente a 100 gramos), y la cantidad

consumida de prepizzas por 0.50 (equivalente a 500 gramos). De esta manera la unidad

de medida de todo el grupo harinas quedó constituida en kilos.

En la mayoría de los grupos la unidad de medida elegida fue el kilo, sin embargo

en algunos productos como el huevo se eligió las “unidades consumidas”.

3.3 Hogares pobres y no pobres

Una parte de las estimaciones realizadas en este trabajo, segmenta la muestra en

función de una variable “pobreza” no incluida en la base de datos, y que ha sido

calculada con idéntico criterio al utilizado en el trabajo de Berges y Casellas (2002).



Un hogar es considerado indigente cuando su nivel de ingreso es menor al monto

que surge de valorizar una canasta básica de alimentos (CBA). A ese monto se lo

denomina “línea de indigencia”. Un hogar es considerado pobre cuando su nivel de

ingreso es menor al monto que surge de multiplicar la línea de indigencia por la inversa

del coeficiente de Engel, que representa la participación de los alimentos en el gasto

total. Al monto así calculado –que valoriza la canasta básica que incluye todos los

bienes y servicios (CBS)- se lo denomina “línea de pobreza”. El nombre de línea hace

alusión a la división que permite, los hogares son pobres cuando su ingreso mensual no

supera ese valor –están bajo la línea- y son “no pobres” cuando su ingreso mensual lo

supera –están sobre la línea-.

La línea de pobreza considerada en este trabajo es la calculada por el organismo

oficial Sistema de Información, Monitoreo y Evaluación de Programas Sociales

(SIEMPRO) que la estima en función del ingreso per cápita necesario para adquirir una

CBA en cada región del país –de las seis consideradas-. Calcula además el coeficiente

de Engel para cada región, que difiere para hogares propietarios o inquilinos de la

vivienda que ocupan. Los valores corresponden al período de la encuesta.

El detalle de algunas características descriptivas de los datos al segmentar la

muestra de acuerdo a la línea de pobreza que corresponde a cada hogar pueden

observarse en la tabla A.2 del anexo.

3.4 Expresión funcional del Modelo Teórico: Primera y segunda etapa.

En primer lugar se define la forma funcional de las ecuaciones del modelo probit

utilizado para estimar la participación en el consumo de cada uno de los bienes (primera

etapa del proceso de decisión de consumo). En segundo lugar, se define la forma

funcional del sistema de ecuaciones LINQUAD utilizado para estimar las demandas de

cada uno de los bienes.

Primera etapa: Modelo Probit

2

21

( )2

i

sX

iF X e dsβ

βπ−∞

= ∫ (3.1)

Donde sabemos que 0 < ( )F β′x < 1 .



La forma funcional del iX β se definió de acuerdo al trabajo previo de Berges y

Casellas (2002):

0 1 2 3 4 5 6 7

28 9 10 11 12 13 14

15

1 3 4 5

6 65 14

*

i i i i i i i i

i

X D alto D bajo Sexo D r D r D r D r

D r I Edad M ay M en Tam hog I

I Tamhog

β β β β β β β β β

β β β β β β β

β

= + + + + + + + +

+ + + + + + + +

+

(3.2)

Definición de las variables utilizadas:

• Nivel de educación del jefe del hogar. Se toman dos variables dummies:

“Dalto” y “Dbajo”, para reflejar las tres categorías de educación del jefe del hogar

existentes (nivel alto, medio y bajo). Dalto corresponde a hogares cuyo jefe posee

estudios superiores o universitarios completos e incompletos. Dbajo corresponde a los

hogares cuyo jefe no posee instrucción formal alguna o bien posee estudios primarios

incompletos. En la categoría base (nivel medio de educación) se encontrarían los

hogares cuyo jefe ha completado la escuela primaria, o ha alcanzado estudios

secundarios, completos o no.

• Sexo del jefe del hogar. Se toma una variable dummy (sexo), que toma valor

cero para los varones y uno para las mujeres.

• Región geográfica a la que pertenece el hogar. Se toman cinco variables

dummies Dr1, Dr3, Dr4, Dr5, Dr6 (Metropolitana, Noroeste, Noreste, Cuyo, y

Patagonia, respectivamente), para reflejar las seis categorías existentes. Se tomó la

región Pampeana como categoría base.

• Ingreso del hogar (“I”).

• Edad del jefe del hogar (“Edad”).

• Cantidad de miembros del hogar mayores a los 65 años de edad (“May65”).

• Cantidad de miembros del hogar menores a los 14 años de edad (“Men14”).

• Tamaño del hogar (“tamhog”). Es una variable discreta que representa la

cantidad de miembros del hogar.

• Nivel de ingreso elevado al cuadrado ( 2I ). Esta variable se utiliza para captar

el comportamiento no lineal del ingreso sobre la probabilidad de consumir. En otras

palabras estaríamos captando el crecimiento a tasa decreciente de la probabilidad de

consumir a medida que aumenta el ingreso.

• Nivel de ingreso multiplicado por Tamaño del hogar. Esta variable también es

utilizada para captar el comportamiento no lineal del ingreso sobre la probabilidad de



consumir. En este caso se mide el efecto de la interacción del nivel de ingreso y tamaño

del hogar, sobre la probabilidad de consumir un determinado bien.

Segunda etapa:

Recordando la ecuación (2.19) del punto 2.9.4 del capítulo anterior, en la que se

representa la expresión final del LINQUAD:

1 1 1 1

1

2

K K K K

i i i ik k k k jk j k

k k j k

e p p y p p pα β γ α β= = = =

= + + − −

∑ ∑ ∑∑

(3.3)

Tomando en cuenta la corrección del sesgo de selectividad explicada en el punto

2.12 del marco teórico, aplicar el procedimiento de Shonkwiller y Yen (1999) establecía

que:

( ) ( ) ( )it it i i it i it i itq Z v f X Z vβ δ φ ξ= Φ + + (3.4)

Y reemplazando en esta última ecuación ( )i itf Xβ por la expresión final (3.3)

del LINQUAD, se obtiene:

1 1 1 1

1( ) ( )

2

K K K K

i it i i i ik k k k jk j k i it i it

k k j k

e Z v p p y p p p Z vα β γ α β δ φ ξ= = = =

= Φ + + − − + +

∑ ∑ ∑∑ (3.5)

Sabiendo que en este trabajo se estiman 16 grupos de bienes, la expresión

funcional del modelo quedaría definida de la siguiente forma:

0 1 1 2 2 3 3 4 4

5 5 6 6 7 7 8 8 9 9

10 10 11 11 12 12 13 13

14 14 15 15 16 16

171 1 1

( ) ( )

1

2

i it i i i it i i

K K K

k k jk j k

k j k

p p p p

p p p p p

e Z v p p p p p Z v

p p p

I p p p

β β β β β

β β β β β

β β β β δ φ ξ

β β β

β α β= = =

+ + + + + + + + +

= Φ + + + + + + + + + +

− −

∑ ∑∑

(3.6)

1,2,3,...,16

1,2,3,...,16i

k

∀ =

∀ =

El gasto en los bienes de no interés ( gbni ) estaría representado por la ecuación:

1 1 1

1

2

K K K

k k jk j k

k j k

gbni I p p pα β= = =

= − −∑ ∑∑ (3.7)



En esta ecuación: I representa el ingreso mensual deflactado; el término

1

K

k k

k

pα=

∑ representa la sumatoria de los productos del precio bien ( kp ) por su intercepto

( kα ); y el término 1 1

K K

jk j k

j k

p pβ= =

∑∑ representa la sumatoria del los productos cruzados de

los precios. Todos los precios son precios deflactados.

La probabilidad de tener un gasto mayor a cero en el bien i está representada

por ( )it iZ vΦ , probabilidad acumulada en la distribución normal, valor que es obtenido a

partir del modelo Probit explicado en el punto anterior. En el procedimiento de

Shonkwiller y Yen (1999) se agrega como una nueva variable explicativa a la densidad

probabilística de la distribución normal φ .

Todos los β , δ y α son los parámetros a estimar, iξ representa el término de

error en la estimación del gasto en el bien, y se asume que tiene una distribución

normal.

Nótese que no se muestra la ecuación de demanda de los bienes de no interés, la

cual ha sido descartada para evitar la singularidad en la matriz de varianzas y

covarianzas durante la estimación.

La única restricción impuesta por la teoría económica es la simetría en los

coeficientes de los productos cruzados de los precios, es decir ij jiβ β= .

El sistema de demanda tendrá 16 ecuaciones. 16 parámetros corresponderán a

los interceptos, 16 a los efectos precio, 120 a los efectos precio cruzados, 16 a los

efectos ingreso, y 16 a la densidad de probabilidad normal. En total, se estimarán 184

parámetros.

Las elasticidades del modelo se calculan en base a las fórmulas (2.21), (2.22), y

(2.23) expuestas en el marco teórico.



Capítulo 4: Resultados.

4.1 Introducción.

En este capítulo se exponen los principales resultados, se efectúa un análisis de

los mismos y se los compara con resultados de investigaciones anteriores. El capítulo

está dividido en dos partes, la primera referida a la sustitución intra-grupos y la

segunda, a la sustitución entre-grupos. En la primera parte, se utilizan tests de medias

para realizar el análisis, y en la segunda se utilizan las elasticidades precio calculadas.

Para la interpretación de los resultados, debe recordarse que cuando el texto se

refiera al bien Harina, por ejemplo, se está haciendo referencia al grupo de alimentos

denominado de esta forma, y no a la harina como bien particular. De idéntica forma se

interpretan los bienes de acuerdo al detalle de los grupos incluido en la Tabla 3.1 del

capítulo anterior.

4.2 Sustitución intra-grupos.

La hipótesis I.b de esta investigación propone que a bajos niveles de ingreso, la

sustitución intra-grupos actúa disminuyendo la calidad de los alimentos consumidos. El

fundamento detrás de esta hipótesis se basa en que los hogares con menores ingresos,

están sujetos a mayores restricciones presupuestarias y ante una situación de deterioro

en su poder adquisitivo –aumento de precios- sustituyen alimentos de alta calidad por

otros de baja calidad dentro de un mismo tipo de bienes. El único alimento diferenciado

de acuerdo a su calidad en este trabajo es la carne vacuna, que se dividido en dos

grupos: uno de alta y otro de baja calidad –ver detalle en Tabla 3.1 del capítulo 3-.

Como puede verse en la Tabla 4.1, el gasto de consumo promedio de carne

vacuna de alta calidad es superior en los hogares considerados no pobres (indicados con

0) -$4,76- al que resulta en los hogares pobres (indicados con 1) -$4,0-.

Consecuentemente, el gasto medio de consumo en carne de baja calidad es mayor en los

hogares pobres - $13,2- que en los no pobres -$10,3-.

Para tener una prueba de cuan importante es la diferencia entre los gastos de

consumo para ambos tipos de hogares, se realizó un test para evaluar la significatividad



estadística de la diferencia de medias. Este test de hipótesis es conocido como “test de

igualdad de medias”, y establece como hipótesis nula que la diferencia de medias

poblacionales es igual a cero, 0 1 2) 0H µ µ − = , y como hipótesis alternativa que la

diferencia de medias es distinta de cero, 1 2) 0A

H µ µ − ≠ . Por lo tanto, si se rechaza la

hipótesis nula (P-values pequeños), concluiremos que existe evidencia suficiente como

para decir que las medias son significativamente diferentes. El estadístico de prueba

sigue una distribución normal para muestras grandes, y es el siguiente:

1 2 1 2

2 21 1 2 2

( ) ( )(0,1)

/ /

x xz N

s n s n

µ µ− − −=

+: (4.1)

Se realizaron dos test de igualdad de medias. En el primero de ellos se evaluó si

la diferencia entre las medias de consumo de carne de alta calidad de los hogares pobres

y no pobres, era igual a cero. Los resultados rechazaron la hipótesis nula, verificando

que esta diferencia es significativa con un nivel de confianza del 99% (ver tabla 4.1).

En el segundo test se evaluó si la diferencia entre las medias de consumo de

carne de baja calidad de los hogares pobres y no pobres, era igual a cero. Los resultados

también rechazaron la hipótesis nula, verificando que esta diferencia es significativa con

un nivel de confianza del 99% (ver tabla 4.1).

Tabla 4.1 Consumo medio de carne de alta y baja calidad, clasificado por hogares

pobres (1) y no pobres (0).

Fuente: Elaboración propia en base a los datos de la ENGH 1996-97.

En virtud de los resultados del test, puede decirse que existe cierta evidencia en

apoyo de la hipótesis que sostiene que ante menores ingresos, las familias sustituyen

consumo dentro de un mismo grupo de alimentos reemplazando su gasto en bienes de

mayor calidad por gasto en bienes similares pero de menor calidad.

17021 4.76 5.98 .0000

10239 4.06 5.55

17021 10.26 11.33 .0000

10239 13.19 12.07

POBREZA

0 1 0 1

Carne de alta calidad

Carne de baja calidad

N

Media $ de

1996/7 Desviación

estándar

Test deigualdad de

medias(P-Value)



La hipótesis II.b de esta investigación proponía que los hogares que cuentan con

un miembro que no trabaja, a cargo de la elaboración de las comidas, tendrán mayores

efectos sustitución intra-grupos de alimentos.

El fundamento detrás de esta hipótesis es que los hogares que cuentan con al

menos un miembro que declara no desempeñar actividad laboral, tendrían un integrante

con posibilidades de desarrollar tareas de “ama de casa” y dedicar parte de su tiempo a

la elaboración de las comidas. En ese caso los hogares serían más propensos a sustituir

el tipo de alimentos listos para consumir por otros, del mismo tipo, pero que requieran

de alguna elaboración previa.

En la tabla 4.2, se presenta los gastos medios de consumo para distintos

alimentos clasificando a los hogares en función de la existencia o no de al menos uno de

sus miembros desempeñándose como “ama de casa” en ellos. El objetivo es comprobar

si existe diferencia en el consumo de ciertos bienes que pueden ser asociados con

distinto grado de elaboración entre hogares con y sin ama de casa. Puede observarse que

el consumo medio de pre-pizzas, tapas frescas, carne picada, nalga, vegetales frescos y

vegetales en conserva (todos alimentos que requieren de elaboración previa antes de ser

consumidos) es mayor en los hogares con ama de casa. Por el contrario, el consumo de

alimentos que no requieren de elaboración previa como las empanadas, los sándwiches

y las comidas listas para consumir, es en promedio mayor en los hogares sin ama de

casa.

Se realizaron varios test de igualdad de medias, y en la mayoría de los casos se

rechazó la hipótesis nula con un nivel de confianza del 99 %. En las pre-pizzas solo se

rechaza la hipótesis nula con un nivel de confianza del 87%, y en alimentos en base a

carne listos para consumir la hipótesis nula no puede rechazarse a este nivel de

confianza. Estos resultados indican cierta evidencia a favor de la hipótesis de mayor

sustitución intra-grupos, en este caso no en función de calidad, sino atendiendo al grado

de procesamiento o elaboración previa, posible para los hogares con alguno de sus

miembros desempeñándose en el papel de ama de casa. Dentro del grupo Harina, los

hogares con ama de casa estarán más propensos a sustituir empanadas y sándwiches, por

pre-pizzas y tapas frescas frente a cambios significativos en los precios relativos.



Tabla 4.2 Comparación de los gastos de consumo promedio en distintos bienes

para hogares clasificados por la existencia o no de amas de casa

Fuente: Elaboración propia en base a los datos de la ENGH 1996-97.

4.3 Sustitución entre grupos. Análisis de Elasticidades.

De acuerdo con los objetivos de este trabajo se calcularon las elasticidades

precio e ingreso para cada uno de los conjuntos de hogares de interés: a) el total de la

muestra, b) la muestra restringida a los hogares pobres, c) la muestra restringida a los

hogares no pobres, d) la muestra restringida a los hogares con hijos y e) la muestra

restringida a los hogares sin hijos.

Los datos pertenecientes al 5% superior de la distribución de los gastos o de las

cantidades fueron excluidos de las estimaciones.

16682 1.2223 3.54 .1200

10578 1.3410 3.92

16682 .3416 1.14 .0020

10578 .3904 1.35

16682 1.4820 3.62 .0000

10578 1.9858 4.18

16682 1.5435 2.86 .0000

10578 2.0647 3.26

16682 .6886 2.05 .6120

10578 .7016 2.08

16682 .1381 0.78 .0030

10578 .1113 0.68

16682 .6615 3.08 .0000

10578 .4157 2.36

16682 4.0435 23.31 .0000

10578 2.9716 19.46

16681 25.5715 26.15 .0030

10578 32.5041 30.76

Existencia de ama de

casa en el hogar

no tiene ama de casa

tiene ama de casa


tiene ama de casa


tiene ama de casa


tiene ama de casa


tiene ama de casa


tiene ama de casa


tiene ama de casa


tiene ama de casa


tiene ama de casa

Pre pizzas

Tapas frescas

Nalga

Carne picada

Alimentos en base a

carne listos p/ cocinar

Vegetales en

conserva

Com listas p/

consumir

Empanadas y

sandwiches

Vegetales frescos

N

Media $ de

1996/7

Desviación

Estándar

Test de

igualdad

de

medias

(P-value)



A partir de los coeficientes estimados, se calculan las elasticidades en los valores

medios de las variables –detalladas en la Tabla A.1 del anexo-.

4.3.1 Elasticidades para el total de la muestra

Las elasticidades precio propias de cada uno de los 16 grupos de alimentos para

el conjunto de los hogares de la muestra se presentan en la diagonal principal de la

Tabla 4.3, mientras que las elasticidades precio cruzadas entre los diferentes alimentos

se observan en el resto de las celdas. Dada la simetría de la matriz de Slutsky, el valor

de los parámetros que estiman los efectos precio cruzados entre bienes -la relación entre

cantidad de un bien y precio de otro bien- son iguales y las elasticidades difieren en

virtud de los valores medios considerados.

El 31% de los parámetros no resultaron significativos al 10%, especialmente los

β relacionados con ciertos grupos de alimentos como bebidas sin alcohol, carne de alta

calidad, comidas listas, fiambres, huevos, infusiones y pollo. A pesar que se eliminaron

algunas observaciones consideradas outliers -en función del gasto mensual excesivo- en

un cierto grupo de alimentos por hogar, persisten algunas inconsistencias teóricas, por

ejemplo 5 elasticidades precio con signo positivo.

Para sintetizar la información respectiva a las elasticidades solo se analizarán las

elasticidades cuya magnitud sea considerada de importancia, aunque todas ellas figuran

en la tabla 4.3. A los efectos de comparar la magnitud de las elasticidades se tomará

como referencia una misma variación de precios para todos los bienes. Valdría entonces

la pena preguntarse acerca de qué variación de precios considerar. Generalmente, el

coeficiente de elasticidad se interpreta como el cambio porcentual en la cantidad

consumida de un bien frente a una variación del 1% en el precio de ese bien u otro bien.

En este trabajo, sin embargo, se elige una variación en los precios lo más

cercana posible a la experimentada en nuestro país entre el período de finalización de la

ENGH -1997- y la actualidad. En este período el mayor impacto sobre los precios fue

ocasionado por la devaluación de nuestra moneda, el peso, ocurrida en el año 2002.

Desde el año 2001 al 2006 el índice de precios correspondiente al rubro alimentos y



bebidas aumentó aproximadamente un 100%9. Por lo tanto, ésta será la variación de

precios a utilizar en la interpretación de los coeficientes de las elasticidades precio.

El primer bien que figura en la tabla 4.3 es el aceite, para el cual se obtuvo una

elasticidad precio positiva. Este resultado es inconsistente con la teoría microeconómica

tradicional y por lo tanto no será tenido en cuenta para las interpretaciones -al igual que

las demás elasticidades positivas-. El segundo bien, que se observa en la segunda fila o

columna, es el azúcar. Su elasticidad precio propia es igual a -0,1683 y esto significa

que por cada punto porcentual que aumente el precio del kilo de azúcar, la cantidad

consumida descenderá 0,1683%, coeteris paribus. Esta última expresión, de uso

generalizado en Economía, significa que las variables no analizadas, los demás precios

y el ingreso del hogar, permanecen constantes o sin cambios. Recordando que las

elasticidades en este trabajo están medidas en los valores medios de la muestra, la

interpretación correcta sería que, por cada punto porcentual que aumente el precio del

kilo de azúcar respecto de su valor promedio ($0,71) la cantidad mensual consumida de

azúcar descenderá 0,1683% respecto de su promedio (4,186 kilos). Concretamente si el

precio del azúcar se duplicara -$1,42 (aumentando un 100%)-, la cantidad consumida de

azúcar sería igual a 3,48 kilos (disminuye un 16,83%). En adelante, el análisis se efectúa

con referencia al cambio porcentual en la cantidad consumida frente a un aumento de

precios del 100%.

La elasticidad precio de la carne de alta calidad es de -0,1937. Esto significa que

un aumento del 100% en su propio precio provocará una disminución de un 19,37% en

la cantidad mensual consumida de carne A. Esto representa un descenso del promedio

de 4,46 kilos consumidos a 3,59.

La elasticidad precio de la carne de baja calidad casi triplica a la de la carne de

alta calidad, alcanzando un coeficiente de -0,5699. Este valor corresponde a una

demanda mucho más elástica en este grupo de alimentos. Un aumento del 100% en su

precio disminuirá más de la mitad (57%) la cantidad mensual consumida. Esto

representa un descenso de la cantidad promedio consumida (11,32 kilos) a 4,87. Nótese

que esta variación supone una mayor sensibilidad en el consumo respecto de cambios en

los precios, que afecta sobre todo a los hogares de menor poder adquisitivo, tal como

surge del análisis intra-grupos realizado en el apartado anterior.

9 A pesar que parte del relevamiento de la ENGH se realizó durante 1996, considerar el año 1997 no cambia la información sobre variación de precios debido a que, prácticamente, los precios se mantuvieron hasta el año 2001, con alguna deflación menor a un dígito durante el año 2000.



Tabla Nº 4.3. Elasticidades Precio, Precio Cruzadas e Ingreso de los Grupos de Alimentos calculadas con el LINQUAD para el total de

los hogares de la muestra

Elasticidades Precio Grupo de

alimento Aceite Azúc Bebco Bebsin CarnA CarnB ComL Fiam Frutas Harina Huevo Infus Lácteo Leche Pollo Verdu Elast

Ingreso Aceites 0,0788 -0,0869 0,0492 0,0030 -0,0863 0,0013 0,0375 0,0833 0,0678 -0,0524 -0,0168 -0,0285 0,0571 -0,0406 0,0442 0,0210 0,1647 Azúcar -0,1729 -0,1683 -0,0115 -0,0102 -0,1381 -0,0190 0,0410 -0,0099 0,0295 -0,1271 0,0615 -0,0568 0,0698 -0,1197 -0,0255 -0,0024 0,0997 Beicon 0,0338 -0,0048 -0,0177 -0,0308 -0,0097 -0,0177 -0,0142 0,0111 -0,0244 -0,0580 -0,0096 0,0210 0,0444 0,0196 -0,0233 -0,0131 0,1482 Bebsin 0,0006 -0,0027 -0,0168 0,0069 0,0030 0,0017 -0,0194 0,0007 0,0011 0,0059 0,0026 -0,0006 0,0028 0,0065 0,0042 -0,0030 0,2263 CarneA -0,0390 -0,0333 -0,0056 0,0111 -0,1937 0,0346 0,0231 0,0004 0,0156 -0,0366 -0,0060 0,0029 0,0882 0,0758 -0,0040 -0,0201 0,1877 Carneb 0,0023 -0,0043 -0,0079 0,0086 0,0226 -0,5699 -0,0091 0,0429 0,0204 0,0956 0,0194 0,0028 0,0278 0,0222 0,0596 0,0401 0,2626 ComLis 0,0068 0,0014 -0,0126 -0,0175 -0,0045 -0,0322 0,1280 -0,0056 0,0035 0,0013 0,0020 0,0125 0,0134 -0,0020 0,0019 -0,0019 0,6497 Fiam 0,0571 -0,0055 0,0085 0,0031 -0,0072 0,0789 -0,0019 0,0775 0,0484 0,0549 0,0250 0,0043 0,1504 0,0045 0,0669 0,0818 0,3022 Frutas 0,0377 0,0065 -0,0215 0,0049 0,0133 0,0279 0,0266 0,0403 -0,0482 0,0338 -0,0047 0,0048 -0,0132 0,0002 -0,0377 0,0157 0,2751 Harinas -0,0124 -0,0171 -0,0218 0,0095 -0,0197 0,0795 0,0235 0,0249 0,0194 -0,0485 -0,0032 0,0065 0,0461 0,0090 -0,0017 -0,0003 0,1328 Huevos -0,0287 0,0538 -0,0250 0,0188 -0,0228 0,1067 0,0365 0,0683 -0,0125 -0,0231 0,0050 0,0007 0,0158 0,0411 -0,0211 -0,0093 0,1356 Infus -0,0151 -0,0156 0,0151 -0,0008 -0,0002 -0,0007 0,0315 0,0029 0,0034 0,0086 -0,0004 -0,0002 0,0055 -0,0036 0,0156 0,0123 0,1719 Lácteos 0,0278 0,0145 0,0293 0,0066 0,0822 0,0292 0,0457 0,1070 -0,0137 0,0739 0,0028 0,0059 -0,0725 -0,0081 0,0600 0,0535 0,4121 Leche -0,0264 -0,0409 0,0198 0,0174 0,1059 0,0442 0,0141 0,0071 0,0019 0,0200 0,0152 -0,0029 -0,0071 -0,0739 0,0412 -0,0315 0,1729 Pollo 0,0219 -0,0074 -0,0180 0,0090 -0,0078 0,0837 0,0197 0,0487 -0,0332 -0,0084 -0,0064 0,0156 0,0618 0,0288 -0,0197 -0,0154 0,1784 Verdura 0,0120 -0,0015 -0,0101 -0,0009 -0,0235 0,0631 0,0163 0,0651 0,0168 -0,0030 -0,0029 0,0140 0,0619 -0,0243 -0,0149 -0,0887 0,1696

Tabla Nº 4.4 Elasticidades Precio e Ingreso de los Grupos de Alimentos calculadas con el LES para el total de los hogares de la muestra

Grupos de alimentos

Elasticid Aceite Azúc Bebco Bebsin Carnes ComL Fiam Frutas Harina Huevo Infus Lácteo Leche Pollo Verdu

Precio -0.900 -0.211 -0.345 -0.991 -0.786 -0.723 -0.370 -0.952 -0.564 -1.021 -1.060 -0.825 -0.757 -0.899 Ingreso 0.367 0.275 0.384 0.324 0.271 0.565 0.337 0.293 0.238* 0.217 0.377 0.352 0.241 0.264 0.265

* Obtenida ponderando por la participación en el gasto del grupo de cada uno de los tres sub-grupos detallados abajo Grupos de alimentos

Elasticid Cereal Pastas PanyG

Precio -0.565 -0.634 -0.845 Ingreso 0.307 0.322 0.196



La elasticidad precio de las frutas es de -0,0482. Un aumento del 100% en el

precio de las frutas provocará una disminución muy pequeña -4,82%- en la cantidad

mensual consumida de dicho bien, desde un promedio de consumo de 15,18 kilos a

14,45. La elasticidad precio del grupo harina es de -0,0485, un valor bastante similar al

obtenido en el caso anterior, la cantidad consumida en promedio descendería de 28,70

kilos a 27,31.

También inelástico resulta el consumo de productos lácteos –coeficiente de

elasticidad igual a -0,0725-, implicando que un aumento en los precios de estos bienes

del 100%, sólo reduciría el consumo promedio de 3,29 a 3,05 kilos. Similar resultado se

obtiene para el caso de la leche, cuyo promedio de litros demandados bajaría de 18,20

litros a 16,85.

De igual forma, también los coeficientes obtenidos para el pollo (-0,0197) y las

verduras (-0,0887), indican comportamientos de consumo inelásticos. Las cantidades

consumidas descenderían, respectivamente, de 5,10 a 5,00 kilos en el primer caso y de

29 a 26,43 kilos, en el segundo.

Con respecto al comportamiento sugerido por los coeficientes de elasticidades

precio cruzadas, también los valores calculados son bajos. En este caso, pareciera que

los bienes desagregados en estos 16 grupos, son bastante independientes entre sí, dado

que no se observa la presencia de fuertes relaciones de complementaridad o de

sustitución. En la tabla 4.3 puede observarse que un aumento del 100% en el precio de

la carne de baja calidad provocará un aumento de un 3,46% en la cantidad mensual

consumida de la carne de alta calidad. El signo positivo de esta elasticidad cruzada

indica que ambos bienes son sustitutos, tal como era de esperarse.

La elasticidad cruzada de los fiambres respecto de la carne de baja calidad

(0,0789) indica que ambos bienes también son sustitutos en el consumo de las familias.

Idéntico comportamiento se registra con respecto al pollo y la carne B (0,0837) pero, a

diferencia de esto, el consumo de pollo resulta débilmente complementario de la carne

de alta calidad (-0,0078).

Las comidas listas resultan complementarias tanto de la carne A (-0,0045) como

de la carne B (-0,0322), y este resultado en alguna medida contradice lo que cabría

esperarse en virtud de los hábitos de consumo de muchos hogares en nuestro país. En

cambio, el consumo de carne B en relación con el grupo harinas sigue el

comportamiento esperado, ambos resultan sustitutos en el consumo (coeficiente igual a



0,0795), indicando que las familias sustituyen carne B, ante aumentos en su precio,

aumentando las compras de arroz, pan, tapas para hacer tartas y pastas (en su mayor

parte fideos). Nótese que esta relación de sustitución entre alimentos repercute sobre el

valor nutritivo de la dieta alimenticia. Si el pan, el arroz, las harinas o las pastas bajan su

precio, los hogares sustituirán proteínas (contenidas en la carne) por hidratos de carbono

(contenidos en los primeros).

Por último, la elasticidad cruzada de mayor magnitud es la correspondiente a los

fiambres con respecto a los productos lácteos (0,1504), lo que resulta bastante

llamativo. De esta forma, para muchas familias, fuertes cambios de precios en los

derivados de la leche, inducen un mayor consumo de fiambres, embutidos y conservas,

lo que a todas luces no es un cambio deseable en términos del contenido nutricional de

la dieta de la población.

Como puede observarse la mayoría de las elasticidades con valores relevantes se

refieren a bienes que son sustitutos, a excepción de la elasticidad cruzada del azúcar con

respecto a la leche que es de -0,1197, lo que implica complementariedad entre estos

bienes.

El coeficiente de elasticidad ingreso mide la variación porcentual en la cantidad

consumida de un bien frente a un cambio del 1% en el nivel de ingreso, coeteris

paribus. Para su interpretación se tuvo en cuenta el índice del coeficiente de variación

salarial (CVS calculado por el INDEC), que registra un aumento acumulado para el

período 2001- 2006 aproximadamente de 100%10.

Para la muestra conjunta, todas las elasticidades ingreso calculadas fueron

positivas, indicando que todos los grupos son bienes normales de acuerdo al

comportamiento de los hogares. Coherentemente con este resultado, ninguno de los

bienes resulta de lujo (ningún coeficiente es superior a 1).

En la tabla 4.3 puede observarse que la elasticidad ingreso del aceite es de

0,1647. Esto significa que un aumento del 100% en el ingreso familiar provocará un

aumento en la cantidad consumida de 16,47%, que aumentará de 3,27 a 3,81 kilos.

La carne B tiene mayor elasticidad ingreso que la carne A, lo que resulta

contradictorio en función de las expectativas teóricas a priori, mayor calidad debería

10 Aunque la variación acumulada resulta similar a la de los precios, las variaciones anuales difieren indicando una fuerte caída del salario real para los años 2002-2004 y una posterior recuperación en el período siguiente.



corresponder a bienes considerados de lujo por las familias. Como posible explicación

de este fenómeno se considera que en el grupo de carne B, los alimentos incluidos son

excesivamente heterogéneos e incluyen desde los tradicionales cortes de asado (a todas

luces un bien no considerado inferior por las familias) y la carne picada (insumo para la

fabricación de hamburguesas) hasta carnaza común y hueso con carne (cuyo consumo

podría responder a otro comportamiento).

El bien considerado relativamente más “de lujo”, conforme a los esperado, son

las comidas listas para consumir (0,6497). Esta elasticidad ingreso es la más alta,

indicando que aumentos en el ingreso inducen a los hogares a aumentos relativamente

mayores de comidas listas, antes que de otro tipo de alimentos. De la misma manera,

ante caídas de su ingreso, los ajustes en virtud del presupuesto restringido, implicarán

una disminución proporcionalmente mayor para este tipo de alimentos que para el resto.

Otro valor de elasticidad ingreso importante corresponde a los productos lácteos

(0,4121), lo que también se corresponde con las predicciones teóricas esperables. Los

productos como quesos y yogures, son también bienes en cierta medida de “lujo”. Su

consumo aumenta con las mejoras de ingreso en los hogares y fácilmente es reducido o

sacrificado en virtud de reducciones en el presupuesto. En este caso, el comportamiento

de los hogares debe ser considerado en la evaluación de posibles políticas que impacten

negativamente sobre el ingreso de los hogares, por ejemplo una inflación generalizada,

ya que las repercusiones de estos cambios en el bienestar implican una caída en la

calidad nutritiva de la ingesta en los hogares más afectados.

De todos los grupos de alimentos analizados las cantidades consumidas de

aceite, azúcar, bebidas con alcohol, harina, huevos, infusiones, y pollo son las menos

afectadas ante cambios en el nivel de ingreso. Sus valores de elasticidad ingreso se

ubican por debajo de 0,10, infiriendo para estos bienes un comportamiento similar al de

los bienes normales límite (cuya elasticidad ingreso es igual a cero). Por razones de tipo

cultural y hábitos de consumo, estos alimentos constituyen parte de la dieta de los

hogares argentinos sin importar el nivel de ingresos que perciban.

4.3.2 Análisis aplicado a hogares pobres y no pobres.

En la hipótesis I.a se sostenía que a mayores niveles de ingreso, menor sería la

magnitud del efecto sustitución entre grupos de alimentos. El fundamento detrás de esta



hipótesis es bastante intuitivo, supone que la influencia de los cambios de precios sobre

las decisiones de consumo serán mayores en los hogares pobres (los cuales poseen

mayores restricciones de presupuesto) que en los hogares no pobres. De esta forma,

demandas más elásticas en el caso de los hogares pobres, confirmarían el razonamiento.

Al segmentar la muestra, considerando los hogares por sobre y por debajo de la

línea de pobreza, se obtuvieron dos sistemas de demanda estimados a partir de los

cuales se calcularon las elasticidades para ambos tipos de hogares. Las elasticidades

fueron evaluadas en la media de precios y cantidades de los bienes pero

correspondientes a la muestra total. Este procedimiento intenta aislar el efecto precio,

separándolo del efecto inducido por las diferencias en las medias11.

En primer lugar, puede observarse en la tabla 4.5 que para la mayoría de los

grupos de bienes la elasticidad precio disminuye al aumentar el ingreso. Esto brinda una

primera aproximación a la respuesta buscada, los hogares con mayores ingresos son en

general menos sensibles al cambio de las cantidades consumidas de un bien, frente a

cambios en el precio del mismo. Todas las elasticidades precio propias, que consistentes

con la teoría son negativas, disminuyen en valor absoluto cuando se comparan las

obtenidas para hogares no pobres con las mismas en el caso de los hogares pobres.

Analizando las elasticidades precio cruzadas puede observarse que la hipótesis

se verifica en el caso de algunos bienes pero no en todos ellos. Son consistentes con las

predicciones a priori, los comportamientos de consumo de los hogares de diferente nivel

de ingreso, correspondientes a los fiambres y las harinas – los hogares pobres tienen una

elasticidad cruzada entre ambos igual a 0,1097, mientras que los no pobres 0,0518-. Lo

mismo sucede para la relación entre estos bienes medida en sentido contrario, harina y

fiambres (pasa de 0,0097 a 0,0054). También se verifica el comportamiento en el caso

de productos lácteos y harinas en ambos sentidos de la relación (a mayores ingresos cae

de 0,0616 a 0,0137) y en el caso de carne B y pollo, que muestra los mayores cambios

en magnitud en ambos sentidos de la relación –la elasticidad precio cruzada pasa de

0,1272 en el caso de las familias pobres a 0,0273 para el resto de los hogares-.

11 Las diferencias en los valores medios de gastos, precios y cantidades pueden observarse en la tabla A.3 del anexo.



Tabla Nº 4.5. Elasticidades Precio, Precio Cruzadas e Ingreso de los Grupos de Alimentos calculadas con el LINQUAD para hogares pobres. Elasticidades Precio Grupo de


Ingreso Aceites 0,0319 -0,0516 0,0497 -0,0005 0,0211 -0,0121 0,0074 0,0701 -0,0064 -0,0020 0,0328 -0,0323 -0,0020 -0,1255 0,0541 0,0263 0,5764 Azúcar -0,0984 -0,1302 -0,0983 0,0131 0,1589 -0,0476 0,1139 0,0997 0,0390 0,0650 0,0135 -0,0504 0,0350 -0,1527 -0,0298 0,0424 0,5638 Beicon 0,0336 -0,0364 0,0413 -0,0248 0,0622 0,0703 -0,0247 -0,0408 0,0377 -0,0091 -0,0113 0,0039 -0,0273 0,0279 0,0283 -0,0485 0,8473 Bebsin -0,0009 0,0008 -0,0138 0,0058 -0,0019 0,0043 0,0076 -0,0030 -0,0013 0,0004 0,0006 0,0002 0,0034 0,0091 -0,0070 0,0001 0,1926 CarneA 0,0173 0,0371 0,0593 0,0079 -0,2823 -0,0018 0,0674 -0,0318 -0,0224 0,0836 0,0401 0,0195 0,0480 0,0853 -0,0777 0,0402 0,7889 Carneb 0,0046 -0,0067 0,0526 0,0159 0,0062 -0,6291 0,0897 0,0349 0,0465 0,0441 0,0151 0,0113 0,0207 0,0501 0,1085 0,0441 0,6469 ComLis -0,0071 0,0073 -0,0289 -0,0018 -0,0025 0,0167 0,1912 -0,0442 -0,0129 -0,0047 0,0014 0,0198 -0,0228 -0,0148 -0,0514 -0,0067 0,4203 Fiam 0,0446 0,0286 -0,0512 -0,0072 -0,0774 0,0259 -0,0886 0,2585 0,0183 0,0917 -0,0133 -0,0196 0,0706 0,0074 -0,2016 0,0278 0,7685 Frutas -0,0020 0,0087 0,0337 0,0014 -0,0360 0,0587 0,0097 0,0226 -0,0391 0,0261 -0,0197 0,0093 0,0076 0,0065 -0,0180 -0,0079 0,5423 Harinas 0,0066 0,0091 0,0113 0,0101 0,0511 0,0328 0,0542 0,0544 0,0218 -0,2645 0,0098 0,0077 0,0530 0,0120 0,0164 -0,0016 0,5964 Huevos 0,0633 0,0110 -0,0206 0,0109 0,1465 0,0679 0,0681 -0,0188 -0,0591 0,0533 -0,1931 0,0017 0,0104 -0,0010 -0,0224 -0,0260 0,6858 Infus -0,0177 -0,0151 0,0010 0,0008 0,0106 0,0005 0,0619 -0,0133 0,0060 -0,0031 -0,0016 0,0027 0,0161 -0,0070 -0,0076 0,0031 0,3309 Lácteos -0,0024 0,0046 -0,0240 0,0062 0,0277 -0,0040 -0,0088 0,0533 0,0011 0,0616 -0,0012 0,0150 0,0083 -0,0327 -0,0349 0,0250 0,6562 Leche -0,0799 -0,0525 0,0373 0,0268 0,1137 0,0837 0,0216 0,0232 0,0120 0,0124 -0,0009 -0,0020 -0,0306 -0,1373 -0,0153 -0,0604 0,7729 Pollo 0,0282 -0,0106 0,0237 -0,0051 -0,0981 0,1272 -0,0411 -0,1303 -0,0170 -0,0040 -0,0090 -0,0027 -0,0257 -0,0178 0,2853 0,0149 0,8933 Verdura 0,0194 0,0114 0,0260 0,0080 0,0478 0,0680 0,0336 0,0366 -0,0001 -0,0034 -0,0061 0,0105 0,0426 -0,0412 0,0309 -0,2308 0,4848

Tabla Nº 4.6. Elasticidades Precio, Precio Cruzadas e Ingreso de los Grupos de Alimentos calculadas con el LINQUAD para hogares no pobres.

Elasticidades Precio Grupo de alimento Aceite Azúc Bebco Bebsin CarnA CarnB ComL Fiam Frutas Harina Huevo Infus Lácteo Leche Pollo Verdu

Elast Ingreso

Aceites 0,0971 -0,0846 0,0389 0,0222 -0,0511 0,0130 0,0015 0,0305 0,0624 -0,0924 -0,0259 -0,0380 0,0412 -0,0367 -0,0176 0,0145 0,1139 Azúcar -0,1702 0,1125 0,0278 0,0050 -0,0273 -0,0139 -0,0359 -0,0922 0,0858 -0,0734 0,1352 -0,0408 0,0309 0,0055 0,0569 -0,0144 -0,1494 Beicon 0,0269 0,0083 -0,0141 -0,0272 0,0002 -0,0105 0,0050 0,0089 -0,0148 -0,0478 -0,0064 0,0155 0,0382 0,0194 -0,0159 -0,0071 0,1055 Bebsin 0,0070 0,0008 -0,0142 0,0029 -0,0196 0,0287 -0,0242 -0,0107 0,0025 0,0088 0,0016 0,0171 -0,0006 0,0029 0,0000 0,0000 0,0655 CarneA -0,0224 -0,0078 0,0012 -0,0252 -0,1644 0,1374 0,0656 -0,0641 -0,0152 -0,0522 -0,0342 0,0183 0,0759 0,0889 0,0008 -0,0160 0,1043 Carneb 0,0057 -0,0036 -0,0057 0,0327 0,0912 -0,4004 -0,0510 0,0355 -0,0063 0,0760 0,0218 -0,0031 0,0336 0,0174 0,0198 0,0506 0,1978 ComLis -0,0008 -0,0041 -0,0030 -0,0191 0,0230 -0,0537 0,0996 -0,0394 0,0029 -0,0076 0,0088 -0,0007 -0,0178 -0,0125 -0,0004 -0,0109 0,2524 Fiam 0,0211 -0,0319 0,0070 -0,0215 -0,0988 0,0684 -0,1016 0,0238 0,0304 0,0199 0,0044 0,0007 0,0715 -0,0555 0,0260 0,0718 0,1923 Frutas 0,0348 0,0227 -0,0138 0,0058 -0,0225 -0,0150 0,0179 0,0249 -0,0442 0,0754 -0,0064 -0,0077 -0,0602 -0,0008 -0,0247 0,0061 0,1723 Harinas -0,0234 -0,0105 -0,0191 0,0095 -0,0310 0,0620 0,0056 0,0097 0,0380 -0,0399 -0,0099 -0,0027 0,0110 0,0138 0,0041 -0,0145 0,1174 Huevos -0,0450 0,1185 -0,0161 0,0112 -0,1279 0,1240 0,0779 0,0143 -0,0175 -0,0634 0,0268 0,0106 -0,0669 0,0089 -0,0261 -0,0362 0,0447 Infus -0,0201 -0,0107 0,0108 0,0281 0,0169 -0,0094 0,0012 -0,0001 -0,0084 -0,0091 0,0025 -0,0002 0,0070 -0,0077 -0,0005 0,0125 0,0960 Lácteos 0,0204 0,0067 0,0253 0,0007 0,0707 0,0424 -0,0229 0,0508 -0,0543 0,0137 -0,0197 0,0075 -0,1455 -0,0431 0,0177 0,0553 0,2414 Leche -0,0240 0,0011 0,0190 0,0080 0,1237 0,0350 -0,0227 -0,0530 0,0001 0,0341 0,0028 -0,0084 -0,0570 -0,0612 0,0265 -0,0394 0,1262 Pollo -0,0081 0,0132 -0,0124 0,0013 -0,0021 0,0273 0,0079 0,0192 -0,0214 0,0056 -0,0077 0,0005 0,0189 0,0187 -0,0111 -0,0306 0,1151 Verdura 0,0084 0,0045 0,0062 0,0021 -0,0205 0,0799 -0,0109 0,0562 0,0070 -0,0299 -0,0113 0,0140 0,0619 -0,0306 -0,0323 -0,0716 0,1318



La relación entre carne A y verduras resulta muy interesante debido a que en este caso,

la elasticidad a mayores niveles de ingreso cambia de signo, indicando que para las familias

pobres los bienes son sustitutos (0,0402) mientras que las familias no pobres los consideran

bienes complementarios (-0,0160). A pesar del cambio de signo, este comportamiento se

encuentra alineado con las predicciones de la hipótesis planteada. Lo mismo sucede con las

elasticidades cruzadas entre los mismos bienes, pero consideradas en el sentido contrario,

verduras y carne A (pasa de 0,0478 a -0,0250).

Los casos que no se ajustan a la hipótesis planteada, corresponden a la relación entre

carne B y harina –cuyo coeficiente de elasticidad precio cruzada aumenta para los hogares no

pobres-, los fiambres y el pollo y especialmente en el caso de los huevos y la carne B, bienes

donde la elasticidad se duplica para los hogares con relativamente mayor nivel de ingreso.

Tampoco es explicable el comportamiento del azúcar y la leche, que son bienes

complementarios para los hogares pobres y sustitutos para hogares no pobres.

4.4 Comparación de las elasticidades obtenidas con los resultados de trabajos

anteriores.

Uno de los objetivos particulares de esta investigación era poder comparar los valores

de elasticidad obtenidos por el sistema LINQUAD con los resultados anteriores estimados por

otro sistema de demandas –el LES- detallados para hogares pobres y no pobres en el trabajo

de Berges y Casellas (2002).

Los grupos de alimentos cuyas elasticidades podremos comparar serán solamente

aquellos que hallan sido construidos de igual manera en ambos trabajos, estos son: aceites,

azúcar, bebidas con alcohol, bebidas sin alcohol, comidas listas para consumir, frutas, leche,

fiambres, huevos, productos lácteos, pollo y verduras. Se efectuarán comparaciones entre las

elasticidades precio propias de estos bienes y entre las elasticidades ingreso obtenidas –debido

a la ausencia de elasticidades cruzadas para el LES-.

Al comparar los resultados obtenidos a través de ambas estimaciones (ver tabla 4.3 y

4.4) para el total de la muestra –la muestra es exactamente la misma con excepción de algunos

hogares con comportamiento de outliers excluidos- surgen diferencias significativas que

motivan ciertas reflexiones. Algunas de estas diferencias son explicables en términos de la



composición de los grupos de alimentos utilizada en cada uno de los sistemas y otras sólo

demuestran cuan sensibles son los valores obtenidos a la especificación del sistema de

demanda utilizado.

La metodología descripta, para el cálculo de los precios ajustados por calidad y la

corrección del sesgo introducido por los consumos iguales cero se aplicó en ambos sistemas

con idénticos criterios.

Si bien el LES es un sistema completo, su estimación fue realizada considerando sólo

los gastos en alimentos, es decir las sumas de las propensiones a gastar el ingreso excedente

por sobre los gastos de subsistencia –los coeficientes β - suman uno. El sistema incompleto

LINQUAD, que incorpora como mercancía compuesta a todos los otros bienes que no son

alimentos, trabaja con el gasto total del hogar. Debido a esto la magnitud de los coeficientes –

α, β y γ- que intervienen en el cálculo de las elasticidades precio no resultan comparables.

En el cálculo de las elasticidades ingreso las diferencias en la magnitud de los valores

son menores porque en el sistema LES se utilizó una regresión auxiliar del gasto en alimentos

respecto del ingreso de los hogares -sugerida en Park et al, (1996)-. Ambos sistemas estiman

como bienes más necesarios a las harinas, los huevos, la leche, el pollo y las verduras y como

menos, a las comidas listas para consumir, los productos lácteos, los fiambres y las frutas.

Al comparar las estimaciones de ambos sistemas segmentando la muestra para hogares

pobres y no pobres –el valor de la línea de pobreza considerada es la misma en ambos-

surgen, de forma similar a lo obtenido para el total de la muestra, valores muchos más bajos

estimados con LINQUAD. La única excepción la constituye la elasticidad precio de fiambres

de los hogares pobres, que resultó mayor bajo las estimaciones del LINQUAD que bajo el

LES.

Una clara ventaja de utilizar el sistema LES es que las fuertes restricciones impuestas

por el modelo generan todas las elasticidades precio propias con signo negativo,

consistentemente con las predicciones de la teoría microeconómica tradicional. En las

estimaciones con LINQUAD, algunas de estas elasticidades poseen signo positivo,

contradiciendo la teoría; aunque este modelo permite el cálculo de elasticidades precio

cruzadas. Por lo tanto, puede ilustrarse aquí un trade- off entre la mayor flexibilidad del

LINQUAD y la consistencia perfecta del modelo, más ajustada por el LES.



En ambos sistemas las elasticidades ingreso correspondientes a los hogares pobres son

significativamente mayores a las correspondientes a hogares no pobres. En Berges y Casellas

(2002) las comidas listas para consumir resultaron ser un bien de lujo para los hogares pobres,

sin embargo en este trabajo el mismo bien resulta ser un bien normal para ambos tipos de

hogares (ver tabla 4.7)

Tabla 4.7 Comparación de Elasticidades precio e ingreso para el caso de hogares pobres.

Berges y Casellas (2002)

Sistema LES

Fernández (2007)

Sistema LINQUAD

Elasticidades precio

Elasticidades Ingreso



Azúcar -0,704 0,608 -0.130 0,564 Bebidas alcohólicas -0,476 0,703 0.041 0,848 Bebidas no alcohólicas -1,038 0,635 0.006 0,193 Comidas listas para consumir -0,648 1,146 0.191 0,420 Fiambres -0,139 0,611 0.259 0.769 Frutas -1,024 0,638 -0.039 0,542 Aceite -1,069 0,634 0.032 0,576 Huevos -0,796 0,457 -0.193 0,686 Leche -0,879 0,504 -0,137 0,773 Productos lácteos -1,229 0,658 0.008 0,656 Pollo -0,450 0,582 0,285 0,893 Verduras -0,944 0,508 -0,231 0,485

Tabla 4.8 Comparación de Elasticidades precio e ingreso para el caso de hogares no

pobres.

Berges y Casellas (2002)

Sistema LES

Fernández (2007)

Sistema LINQUAD





Azúcar -0,287 0,320 0,113 -0.149 Bebidas alcohólicas -0,404 0,419 -0,014 0,106 Bebidas no alcohólicas -0,957 0,341 0,003 0,066 Comidas listas para consumir -0,732 0,597 0,010 0,252 Fiambres -0,433 0,365 0,024 0,192 Frutas -0,938 0,299 -0,044 0,172 Aceite -0,852 0,380 0,097 0,114 Huevos -0,448 0,237 0,027 0,045 Leche -0,779 0,281 -0,081 0,126 Productos lácteos -1,021 0,366 -0.061 0,241 Pollo -0,776 0,276 -0,011 0,115 Verduras -0,890 0,304 -0,072 0,132



Otro resultado diferente es el obtenido para azúcar en los hogares no pobres, que

resultó ser un bien inferior. Posiblemente sea el signo de este efecto ingreso el que cambia los

resultados de complementariedad entre azúcar y leche, a bienes sustitutos para este tipo de

hogares (ver tabla 4.8).

4.5 Sustitución entre grupos de alimentos y presencia de hijos en el hogar.

De acuerdo con la hipótesis II.a, la presencia de niños disminuiría la sustitución de

alimentos de alto contenido proteico. El fundamento detrás de esta hipótesis es que los

cambios de precios inducirán menores variaciones en las cantidades consumidas de alimentos

de alto contenido proteico, en el caso de hogares con niños o adolescentes. Para verificar si

existe evidencia a favor de esta proposición, se calcularon las elasticidades precio cruzadas

segmentando la muestra en dos grupos de hogares. Los hogares con hijos comprenden a

familias conformadas por adultos con hijos menores o adolescentes y los hogares sin hijos al

resto de las familias.

Las elasticidades de ambos sistemas de demanda fueron evaluadas en la media de

precios y cantidades de cada uno de los bienes correspondientes a la muestra total (ver tablas

4.9 y 4.10)12. En este caso el efecto que se busca aislar, a través de la diferente magnitud de

los parámetros estimados, utilizando las mismas medias, es el efecto “hijos o presencia de

niños en el hogar”.

Entre los alimentos con mayor contenido proteico están las carnes rojas, el pollo, los

huevos y los productos derivados de la leche. Por lo tanto, en este análisis se enfatizarán las

diferencias entre las elasticidades obtenidos para estos bienes en ambos tipos de hogares.

En los hogares con hijos, los bienes como la carne A, la carne B, los huevos, la leche,

los productos lácteos y el pollo presentan menor efecto sustitución cruzado con respecto al

resto de los bienes o predominan efectos de complementariedad. Estos efectos se mueven en

la dirección de la hipótesis planteada, sin embargo aunque resulta deseable la sustitución entre

estos grupos y otros como aceites y harinas, resulta motivo de preocupación y quizás con

consecuencias sobre la nutrición apropiada de los niños, la sustitución con grupos como frutas

y verduras.

12 Los valores medios para la muestra segmentada en función de variable hijos pueden observarse en la tabla A.4 del anexo.



Tabla Nº 4.9 Elasticidades Precio, Precio Cruzadas e Ingreso de los Grupos de Alimentos calculadas con el LINQUAD para hogares con hijos. Elasticidades Precio Grupo de


Ingreso Aceites 0,1090 -0,0664 0,0649 0,0220 -0,0353 0,0129 0,0060 -0,0120 0,0308 -0,0554 -0,0056 -0,0351 0,0077 -0,0516 -0,0284 0,0313 0,0653 Azúcar -0,1334 -0,0117 0,0117 0,0124 0,0751 -0,0282 -0,0023 -0,0585 0,0649 -0,0277 0,0640 -0,0476 0,0455 -0,0428 0,0642 0,0185 -0,3066 Beicon 0,0438 0,0022 -0,0113 -0,0069 -0,0256 0,0182 -0,0467 0,0012 -0,0149 -0,0395 -0,0067 0,0472 0,0303 0,0347 -0,0237 -0,0176 0,1199 Bebsin 0,0070 0,0019 -0,0039 -0,0005 -0,0050 0,0112 -0,0106 -0,0039 -0,0012 0,0033 0,0015 0,0004 -0,0007 0,0022 0,0009 0,0004 0,0386 CarneA -0,0158 0,0148 -0,0168 -0,0053 -0,1146 0,1399 -0,0058 -0,0660 -0,0096 0,0295 -0,0017 0,0459 0,0047 0,0409 -0,0435 0,0047 0,1177 Carneb 0,0051 -0,0076 0,0095 0,0135 0,0944 -0,4321 -0,0078 0,0375 -0,0059 0,0114 0,0200 -0,0044 0,0587 0,0266 0,0397 0,0709 0,1825 ComLis 0,0006 0,0002 -0,0227 -0,0088 -0,0159 -0,0267 0,1123 -0,0453 0,0089 -0,0102 0,0059 0,0273 -0,0206 -0,0069 -0,0029 -0,0132 0,3117 Fiam -0,0082 -0,0211 -0,0013 -0,0077 -0,1028 0,0688 -0,1155 0,0282 0,0445 0,0596 0,0030 0,0013 0,0659 -0,0386 -0,0005 0,0660 0,2341 Frutas 0,0172 0,0161 -0,0139 -0,0011 -0,0168 -0,0169 0,0363 0,0368 -0,0420 0,0800 -0,0135 -0,0267 -0,0381 0,0050 -0,0047 -0,0156 0,2074 Harinas -0,0139 -0,0057 -0,0144 0,0042 0,0169 0,0123 0,0075 0,0267 0,0421 -0,0451 -0,0070 -0,0223 0,0075 0,0039 -0,0004 -0,0101 0,0748 Huevos -0,0093 0,0551 -0,0161 0,0094 -0,0038 0,1151 0,0560 0,0113 -0,0401 -0,0442 -0,0574 0,0147 -0,0522 0,0179 -0,0111 -0,0203 -0,0111 Infus -0,0185 -0,0126 0,0361 0,0007 0,0481 -0,0111 0,0623 0,0006 -0,0264 -0,0480 0,0039 -0,0002 0,0158 -0,0142 -0,0168 0,0110 0,0801 Lácteos 0,0038 0,0093 0,0188 -0,0002 -0,0048 0,0743 -0,0230 0,0469 -0,0355 0,0006 -0,0160 0,0154 -0,0855 -0,0210 0,0188 0,0427 0,3164 Leche -0,0342 -0,0161 0,0351 0,0058 0,0561 0,0536 -0,0022 -0,0353 0,0082 0,0068 0,0060 -0,0168 -0,0242 -0,0956 0,0784 -0,0339 0,1265 Pollo -0,0135 0,0140 -0,0177 0,0024 -0,0474 0,0564 0,0080 0,0013 -0,0030 -0,0048 -0,0038 -0,0145 0,0220 0,0562 -0,0183 -0,0199 0,1294 Verdura 0,0169 0,0028 0,0137 0,0021 0,0033 0,1126 -0,0098 0,0532 -0,0123 -0,0232 -0,0067 0,0125 0,0513 -0,0262 -0,0204 -0,1251 0,1321

Tabla Nº 4.10. Elasticidades Precio, Precio Cruzadas e Ingreso de los Grupos de Alimentos calculadas con el LINQUAD para hogares sin hijos. Elasticidades Precio Grupo de


Ingreso Aceites -0,1438 0,0430 0,0369 -0,0327 0,0472 0,0674 -0,1532 -0,0082 0,0890 0,1012 -0,0019 0,0234 0,0378 0,0219 0,0492 0,0326 0,0628 Azúcar 0,0793 -0,4326 -0,0033 0,0240 0,1000 0,0022 -0,0467 0,0638 0,0240 0,1668 -0,0091 0,0374 -0,1531 0,0338 -0,0024 -0,0096 0,4042 Beicon 0,0233 0,0019 -0,1007 -0,0046 0,0515 0,0577 -0,1296 0,0299 -0,0199 0,0036 0,0007 0,0370 -0,0029 -0,0374 -0,0061 0,0028 0,1208 Bebsin -0,0123 0,0034 -0,0046 -0,0319 -0,0034 0,0191 0,0140 0,0030 0,0152 0,0137 -0,0025 0,0046 0,0032 -0,0006 0,0075 -0,0017 0,0897 CarneA 0,0210 0,0252 0,0359 -0,0020 -0,3070 -0,1112 -0,1229 -0,0119 0,0105 0,0384 0,0029 -0,0049 0,0310 0,0436 -0,0469 0,0332 0,0994 Carneb 0,0163 -0,0010 0,0206 0,0193 -0,0834 -0,3622 -0,1211 0,0410 -0,0137 0,0565 -0,0093 -0,0105 -0,0015 -0,0055 -0,0466 0,0135 0,2849 ComLis -0,0421 -0,0051 -0,0529 0,0129 -0,0673 -0,0819 -0,6242 -0,0469 -0,0182 0,0090 -0,0140 -0,0043 -0,0029 -0,0038 -0,0534 -0,0149 0,2768 Fiam -0,0062 0,0241 0,0314 0,0103 -0,0160 0,0981 -0,1199 -0,2664 0,0158 0,0389 0,0175 0,0887 0,0383 -0,0041 0,0025 0,0288 0,0705 Frutas 0,0475 0,0074 -0,0177 0,0279 0,0114 -0,0175 -0,0373 0,0114 -0,0998 0,0248 0,0070 -0,0139 0,0254 0,0073 0,0271 0,0247 0,0919 Harinas 0,0257 0,0226 0,0007 0,0128 0,0210 0,0503 0,0136 0,0142 0,0120 -0,0709 0,0116 0,0119 0,0303 0,0168 0,0180 0,0054 0,0646 Huevos -0,0043 -0,0057 0,0020 -0,0100 0,0117 -0,0389 -0,0904 0,0452 0,0240 0,0801 -0,1320 0,0055 -0,0156 0,0581 -0,0116 0,0356 0,0889 Infus 0,0104 0,0097 0,0269 0,0080 -0,0073 -0,0148 -0,0102 0,0661 -0,0140 0,0222 0,0010 -0,0427 0,0002 -0,0075 -0,0131 -0,0010 0,0991 Lácteos 0,0159 -0,0364 -0,0049 0,0065 0,0298 0,0029 -0,0042 0,0250 0,0219 0,0545 -0,0051 0,0006 -0,2943 0,0201 0,0465 0,0454 0,1431 Leche 0,0147 0,0131 -0,0369 0,0014 0,0633 -0,0027 -0,0005 -0,0037 0,0102 0,0448 0,0222 -0,0079 0,0303 -0,0989 0,0033 -0,0061 0,0320 Pollo 0,0218 0,0012 -0,0061 0,0147 -0,0490 -0,0587 -0,0987 0,0001 0,0243 0,0332 -0,0037 -0,0105 0,0482 0,0008 -0,4551 0,0247 0,1437 Verdura 0,0151 0,0023 0,0001 -0,0018 0,0349 0,0244 -0,0321 0,0202 0,0228 0,0093 0,0098 -0,0008 0,0484 -0,0061 0,0249 -0,0507 0,1049

Capítulo 5: Conclusiones

Las conclusiones de este trabajo se investigación se centran en la discusión de

las hipótesis planteadas y en algunas reflexiones adicionales sobre el tema.

El comportamiento de sustitución entre grupos de alimentos difiere en función

del nivel de ingreso accesible a los hogares. Las estimaciones de elasticidades precio

cruzadas obtenidas para hogares pobres –con ingresos mensuales menores que la línea

de pobreza calculada- y hogares no pobres –los que perciben ingresos mayores a ese

valor- permiten investigar este comportamiento. De acuerdo a las predicciones teóricas

se espera que a mayores niveles de ingreso la magnitud del efecto sustitución entre

grupos de alimentos sea menor.

Para ser consistentes con estas predicciones, los resultados deberían indicar que

las demandas de todos los grupos de alimentos son más inelásticas o menos sensibles a

los cambios en los precios para los hogares no pobres. Para la mayoría de los bienes

esto es cierto pero no en todos ellos. El comportamiento se verifica en el caso de

fiambres y harinas, lácteos y harinas, carne B y pollo y carne A y verduras. Los casos

que no se ajustan a la hipótesis planteada corresponden a carne B y harinas, fiambres y

pollo, azúcar y leche y, especialmente, huevos y carne B. Esta divergencia podría estar

explicada por la interacción de algunas variables socio-demográficas que, en este

trabajo, han sido consideradas en forma aislada al segmentar la muestra como, por

ejemplo, el efecto conjunto de la presencia de niños y de menor nivel de ingreso en el

hogar.

También se planteaba desde la teoría que, a bajos niveles de ingreso, la

sustitución intra – grupos actuaba disminuyendo la calidad de los alimentos

consumidos. El fundamento detrás de esta hipótesis se basa en que los hogares con

menores ingresos, están sujetos a mayores restricciones presupuestarias y sustituyen

alimentos de alta calidad por otros de baja calidad, dentro de un mismo grupo de bienes.

La evidencia empírica, en el único de los bienes que fue diferenciado atendiendo a su

calidad, respalda la proposición planteada. El promedio de consumo de carne de alta

calidad es significativamente superior en los hogares no pobres mientras que, el

promedio del consumo de carne de baja calidad es significativamente menor en los

hogares pobres.

Comportamiento del consumidor y Estimaciones de demanda de alimentos – Beca de Estudiante Avanzado

Informe final – Santiago Fernández - 60 -

Otra de las hipótesis planteadas por este trabajo sostenía que la magnitud de los

efectos sustitución diferiría, dentro de los hogares con niveles similares de ingreso, en

virtud de la composición socio-demográfica del hogar. Se esperaba que la presencia de

niños disminuyera la sustitución de alimentos de alto contenido proteico. El

fundamento detrás de esta hipótesis es que los cambios de precios inducirán menores

variaciones en las cantidades consumidas de alimentos de alto contenido proteico en el

caso de hogares con hijos pequeños o adolescentes. Este comportamiento fue

investigado estimando las elasticidades precio cruzadas para hogares con y sin hijos. En

los hogares con hijos, los alimentos con mayor contenido proteico, tales como carnes A

y B, huevos, leche, productos lácteos y pollo, presentan menor efecto sustitución

cruzado con respecto al resto de los bienes. Estos efectos respaldan la proposición

teórica planteada aunque, no todas sus implicancias resultan satisfactorias desde el

punto de vista de una dieta saludable para este tipo de hogares. A pesar que la

sustitución entre los grupos mencionados y los aceites y las harinas resulta deseable, la

sustitución de los primeros y las frutas y verduras resulta preocupante dada la

importancia que estos alimentos tienen en una ingesta equilibrada.

La cuarta hipótesis postulaba: los hogares que cuentan con un miembro que no

trabaja y está a cargo de la elaboración de las comidas, tendrán mayores efectos

sustitución intra- grupos de alimentos. El fundamento detrás de esta afirmación se basa

en que los hogares que poseen “ama de casa” serán más propensos a sustituir el tipo de

alimentos listos para consumir por otros, del mismo tipo, pero que requieren de alguna

elaboración previa. Este comportamiento fue verificado realizando varios test de

igualdad de medias con el objetivo de comprobar si existían diferencias significativas en

el consumo de ciertos bienes que podían ser asociados con distintos grados de

elaboración. Los resultados indicaron que las medias de consumo para los hogares con y

sin ama de casa fueron estadísticamente diferentes en el caso de las empanadas, los

sándwiches, las pre-pizzas y las tapas frescas –incluidos en el grupo harina-. Los dos

primeros son en promedio más consumidos en los hogares sin ama de casa y los dos

últimos, en los hogares con ama de casa. El consumo promedio de carne picada y nalga

también difiere significativamente pero esto no se verifica en el caso de alimentos en

base a carne, listos para consumir –incluidos en el grupo carne de alta calidad-, lo que

impide establecer una relación de sustitución entre estos alimentos.



Como última reflexión, algunos comentarios sobre la experiencia de estimar

sistemas de demandas y la comparación entre ellos. Existe un trade-off entre optar por

fuertes restricciones impuestas desde el modelo que fuerzan el cumplimiento de

elasticidades precio negativas y elasticidades ingreso siempre positivas –como las del

LES- o elegir mayor flexibilidad en la especificación, como la que permite el

LINQUAD, con algunas consecuencias no deseables -elasticidades precio positivas en

el caso de ciertos grupos de alimentos.

Es probable que mayor información sociodemográfica de los hogares

incorporada a las estimaciones, permita un mayor ajuste que mejore los resultados en un

sistema como el LINQUAD, con especificación lineal y cuadrática en estos precios,

razón por la cual éste debería ser un objetivo en otras investigaciones que continúen el

trabajo de esta beca.

Por último, teniendo en cuenta lo sensibles que los resultados pueden ser ante

cambios en las especificaciones del modelo y en las técnicas econométricas

introducidas, se sugiere efectuar un análisis en función de los objetivos buscados, con

anterioridad a la elección de los modelos. Las dificultades de medición en Economía

exigen explicitar claramente los criterios y supuestos utilizados, debido a que los

resultados obtenidos pueden ser fuente de recomendaciones y decisiones de política

económica con repercusiones sobre el bienestar de la población.



Bibliografía

- Agnew, G.K., “LinQuad: An Incomplete Demand System Approach to Demand

estimation and Exact Welfare Measures”. MS Thesis. Dept. of Agricultural and

Resource Economics. University of Arizona, 1998.

- Barten, A.P., “Consumer Allocation Models: Choice of Functional Form.” Empirical

Econo. 18:129-158, 1993.

- Berges, M y Casellas, K, “Estimación de un sistema de demanda de alimentos. Un

análisis aplicado a hogares pobres y no pobres”. Asociación Argentina de Economía

Política. Tucumán. Noviembre 2002.

- Buse, A., “Testing Homogeneity in the Linearized Almost Ideal Demand System.”

American Journal of Agricultural Economics. 80(1):208-220, 1998.

- Byrne, P.J., Capps Jr., O. y Saha, A., 1996. “Analysis of Food-Away-from-Home

Expenditure Patterns for U.S. Households, 1982-89.” American Journal of Agricultural

Economics. 78(3):614-627.

- Christensen, L.R., Jorgensen, D.W. y Lau, L.J., “Trascendental Logarithmic Utility

Functions.” American Economic Review. 65:367-383, 1975.

- Cox, T.L. y Wohlgenant, M.K., “Prices and Quality Effects in Cross-Sectional

Demand Analysis.” American Journal of Agricultural Economics. 68(4):908-919, 1986.

- Davidson R. and MacKinnon J.G., Estimation and Inference in Econometrics, Russell,

New York, Oxford University Press, 1993

- Deaton, A. y Muellbauer, J., Economics and Consumer Behavior. Cambridge:

Cambridge Univ. Press, 1980.

-Deaton, A. y Muellbauer, J., “An Almost Ideal Demand System.” The American

Economic Review. 70(3):312-326, 1998.

- Epstein, L.G., “Integrability of Incomplete Systems of Demand Functions.” The

Review of Economic Studies. 49(3):411-425, 1982.

- Garcia, Carlos Ignacio; A Comparative Study of Household demand for

Meats by U.S. Hispanics; Tesis de Maestria; Faculty of the Louisiana State University

and Agricultural and Mechanical College, 2006.



- George, P.S. y King, G.A., “Consumer Demand for Food Commodities in the United

States with Projections to 1980.” Giannini Foundation Monograph, No. 26. University

of California. Berkeley, CA, 1971.

- Haines, P.S., Guilkey, D.K. y Popkin, B.M., “Modeling Food Consumption Decisions

as a Two-Step Process.” American Journal of Agricultural Economics. 70(3):543-552.

- Heckman, J.J., 1979. “Sample Selection Bias as a Specification Error.” Econometrica

47:153-162, 1988.

-Heien, D. y Wessells, C.R., “Demand Systems Estimation with Microdata: A Censored

Regression Approach.” Journal of Business and Economic Statististics. 8(4):365-371,

1990.

- Intriligator, M; Bodkin, R and Hsiao, C., Econometric Models, Techniques and

Applications, Prentice Hall Ed., 1996.

- Johnston, J. y Dinardo, J., Econometric Methods. 4th edition. New York: McGraw-

Hill, 1997.

- LaFrance, J.T., Beatty, T., Pope, R. “Aggregation Theory for Incomplete Systems.”

Working Paper, Department of Agricultural and Resource Economics, University of

California, Berkeley, 2005.

- LaFrance, J.T. "Integrability of the Linear Approximate Almost Ideal Demand

System." Economic Letters. 84 (3): 297-303, 2004..

- LaFrance, J.T., “The LinQuad Incomplete Demand Model”. Department of

Agricultural and Resource economics. Working Paper. University of California.

Berkeley, 1998.

-LaFrance, J.T., “Weak Integrability in Applied Welfare Analysis.” American Journal

of Agricultural Economics. 75(3):770-775, 1993.

-LaFrance, J.T., “Incomplete Demand Systems and Semilogarithmic Demand Models.”

Australian Journal of Agricultural Economics. 34(2):118-131, 1990.

-LaFrance, J.T. y Hanemann, M.W., “The Dual Structure of Incomplete Demand

Systems.” American Journal of Agricultural Economics. 71(2):262-274, 1989.

-LaFrance, J.T., “The Structure of Constant Elasticity Demand Models.” American

Journal of Agricultural Economics. 68(3):543-552, 1986.

- LaFrance, J.T., “Linear Demand Functions in Theory and Practice.” Journal of

Economic Theory. 37(1):147-166, 1985.



- Lanfranco, Bruno, “Aspectos teóricos y estimación empírica de sistemas de demanda

por alimentos”. 1º Congreso Regional de Economistas Agrarios. Mar del Plata. Octubre

2004.

- Lanfranco, B., C. G. Ames, C. Huang. “Comparison of Hispanic Household’s Demand

for Metas with Other Ethnic Groups.” Journal of Food Distribution Research. 33 (1):

92-101, 2002.

-Lau, L.J., “Testing and Imposing Monotonicity, Convexity and Quasi-Convexity

Constraints.” In M. Fuss and D. McFadden, eds. Production Economics: A Dual

Approach to Theory and Applications, Vol. 1, Chapter I.3. Amsterdam: North Holland

Publishing Co., 1978.

-Lewbel, A. – Chapter 4- Consumer Demand System and Household Equivalence

Scales- A survey in the Handbook of Applied Econometrics, Volume II:

Microeconomics, M. H. Pesaran and P. Schmidt, eds., Oxford: Blackwell Publishers

Ltd., 1997.

-Mas-Colell, A., M. Whinston and J. Green, Microeconomic Theory, Oxford University

Press, 1995

- Moschini, G., “Units of Measurement and the Stone Index in Demand System

Estimation.” American Journal of Agricultural Economics. 77(1):63-68, 1995.

- Murphy, K.M. y Topel, R.H., “Estimation and Inference in Two-Step Econometric

Models.” Journal of Business and Economic Statististics. 3(4):370-379, 1985.

- Pinstrup-Andersen, P and Caicedo, E., “The Potential Impact of Changes in Income

Distribution on Food Demand and Human Nutrition” American Journal of Agricultural

Economics, 1978.

- Pollak, R. A.; Wales, T.J. “Estimation of Complete Demand Systems from Household

Budget Data: The Linear and Quadratic Expenditure Systems.” American Economic

Review. 68 (3): 348-3359, 1978.

- Shonkwiler, J.S. y Yen, S.T., “Two-Step Estimation of a Censored System of

Equations.” American Journal of Agricultural Economics. 81(4):972-982, 1999.

- Tobin, J; “Estimation of Relationships for Limited Dependent Variables”;

Econometrica 26 (1958); 24-36.

- Stone, J.R.N., “Linear Expenditure Systems and Demand Analysis: An

Application to the Pattern of British Demand”, Economic Journal, pp. 511-

527, 1954.



- Theil H., The information approach to demand analysis. Econometrica 33: 67-87,

1965.

- Varian, H., Microeconomic Analysis. W. W. Norton & Company, 1992.

- Wooldrige, J. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, MIT Press:

Cambridge, 2002

- Wong, G., McLaren, K. “Specification and Estimation of Regular Inverse

DemandSystems: A Distance Function Approach.” American Journal of Agricultural

Economics. 87 (4):823-834, 2005.



ANEXO

Tabla Nª A. 1. Estadísticos para el total de la muestra (n= 26.803)

Gastos Mensuales por hogar

($ de 1996)

Cantidades consumidas mensuales

por hogar

Precios Implícitos

($ de 1996)

Precios Ajustados

($ de 1996) Grupo de alimentos

Media S.D. Media S.D.

Unidad de

Medida

Media S.D. Media S.D

Nª de hogares

con consumo positivo

Aceites 5,605 8,817 3,272 5,137 Litros 1,913 1,165 1,935 0,758 12.090

Azúcar 2,751 4,908 4,186 7,778 Kilos 0,685 0,181 0,713 0,114 11.491

Bebidas c/ a 9,116 19,833 6,412 12,883 Litros 1,582 1,294 1,282 0,765 10.460

Bebidas s/ a 18,486 22,815 20,278 28,841 Litros 1,709 2,363 1,659 2,026 19.954

Carnes A 18,024 22,777 4,467 5,659 Kilos 4,160 1,111 3,955 0,758 15.989

Carnes B 30,872 31,483 11,316 11,575 Kilos 2,908 1,033 3,021 0,809 21.346

ComListas 8,902 27,166 1,143 3,866 Kilos 13,880 9,464 13,814 4,828 7.255

Fiambres 8,830 14,197 1,535 2,550 Kilos 6,540 3,167 6,642 2,063 13.419

Frutas 15,018 17,218 15,193 19,077 Kilos 1,190 0,845 1,246 0,701 19.871

Harinas 45,850 34,447 28,724 25,104 Kilos 1,805 0,898 1,812 0,765 26.197

Huevos 4,991 5,690 38,550 44,612 Unidades 0,134 0,031 0,129 0,024 17.071

Infusiones 9,790 14,142 2,963 4,212 Kilos 5,325 8,233 5,531 6,384 16.411

Lácteos 13,383 18,477 3,288 5,069 Kilos 5,231 2,848 5,506 2,231 16.858

Leche 12,953 15,010 18,202 22,302 Litros 0,776 0,253 0,781 0,202 18.286

Pollo 13,533 18,958 5,102 7,121 Kilos 2,810 1,152 2,656 0,760 12.606

Verduras 22,221 19,477 29,032 27,806 Kilos 0,881 0,534 0,840 0,467 24.332

Otras variables

Gastos en alimentos Gasto en otros bienes (Gnbi) Gastos Totales Deflactor

Media S.D. Media S.D. Media S.D. Media S.D.

240,33 161,72 569,65 627,84 809,88 713,33 0,9875 0,0335

Fuente: Elaboración propia con datos de la ENGH- 1996/97 INDEC



Estos son los valores de medias correspondientes a cantidades y precios

utilizados en el cálculo de las elasticidades.

Tabla Nª A. 2. Algunas diferencias entre hogares pobres y no pobres

(Porcentaje de hogares por cada categoría)

Categoría

Región

Pobres

No pobres

� R1-Metropolitana- 11,57 21,87 � R2-Pampeana- 25,59 30,10 � R3-Noroeste- 22,39 15,04 � R4-Noreste- 17,19 9,26 � R5-Cuyo- 12,86 10,27 � R6-Patagónica- 10,40 13,46

100% 100%

Educación del jefe del

hogar

� Baja 30,36 14,06 � Alta 4,22 22,49

Quintiles

� Primer 51,60 ---- � Quinto ----- 32,52

Más del 50% del gasto en alimentos en supermercados

13,19 23,70

Fuente: Elaboración propia en base a la ENGHO 1996-97.



Tabla A.3. Valores medios de consumo en pesos y cantidades para hogares pobres

y no pobres

Hogares pobres (n = 10.083) Hogares no pobres (n =16.720)


($ de 1996)


por hogar


($ de 1996)


por hogar

Grupo de alimentos

Media S.D. Media S.D. Media S.D. Media S.D

Aceites 5,63 8,23 3,65 5,55 5,59 9,15 3,05 4,86

Azúcar 3,50 5,60 5,34 8,89 2,30 4,38 3,49 6,93

Bebidas c/ a 6,23 13,95 5,40 11,65 10,85 22,48 7,03 13,54

Bebidas s/ a 12,54 15,97 13,95 21,50 22,07 25,43 24,09 31,88

Carnes A 15,08 20,06 4,06 5,53 19,80 24,10 4,72 5,72

Carnes B 31,67 28,81 13,16 11,88 30,39 32,98 10,20 11,24

ComListas 3,40 13,33 0,48 2,32 12,22 32,35 1,54 4,50

Fiambres 5,83 10,13 1,24 2,30 10,64 15,89 1,71 2,67

Frutas 10,13 13,37 12,82 19,52 17,97 18,56 16,62 18,67

Harinas 46,17 32,70 35,29 29,93 45,66 35,46 24,76 20,70

Huevos 4,94 5,56 38,62 44,29 5,02 5,77 38,52 44,80

Infusiones 8,17 11,15 2,90 3,91 10,77 15,60 3,00 4,38

Lácteos 7,97 12,05 2,16 3,96 16,65 20,77 3,97 5,53

Leche 12,36 14,50 18,73 23,52 13,31 15,30 17,89 21,53

Pollo 9,68 15,84 3,88 6,31 15,86 20,26 5,84 7,47

Verduras 20,22 16,67 31,40 29,67 23,43 20,90 27,60 26,52

Hogares pobres Hogares no pobres

Gastos en Alimentos

Gastos Totales Gastos en Alimentos

Gastos Totales

Media

S.D. Media S.D. Media S.D. Media S.D.

203,51 127,43 478,54 336,55 262,54 175,55 1.009,7 806,50



Tabla A.4 Valores medios de consumo en pesos y cantidades para hogares con y sin

hijos

Hogares con hijos (n = 20.561) Hogares sin hijos (n = 6.242)


($ de 1996)


por hogar


($ de 1996)


por hogar

Grupo de alimentos

Media S.D. Media S.D. Media S.D. Media S.D

Aceites 6,16 9,14 3,67 5,45 3,76 7,36 1,96 3,62

Azúcar 3.13 5,29 4,79 8,45 1,49 3,01 2,19 4,42

Bebidas c/ a 9,60 20,36 6,89 13,50 7,53 17,90 4,85 10,46

Bebidas s/ a 20,50 24,14 22,43 30,70 11,75 16,02 13,18 20,08

Carnes A 20,53 24,11 5,10 6,00 9,78 15,00 2,37 3,63

Carnes B 34,96 32,57 12,92 11,98 17,40 22,91 6,04 8,16

ComListas 9,14 27,84 1,20 4,02 8,11 24,82 0,96 3,31

Fiambres 9,70 14,87 1,73 2,72 5,98 11,27 0,90 1,75

Frutas 15,93 17,83 16,59 20,36 12,00 14,64 10,60 13,05

Harinas 51,70 35,25 33,05 26,19 26,59 22,76 14,48 13,52

Huevos 5,58 5,92 43,30 46,54 3,02 4,32 22,94 33,07

Infusiones 10,53 14,74 3,23 4,40 7,35 11,66 2,10 3,38

Lácteos 14,51 19,43 3,63 5,39 9,67 14,28 2,18 3,59

Leche 14,68 15,86 20,70 23,72 7,25 9,85 9,98 13,95

Pollo 14,46 19,83 5,47 7,46 10,48 15,34 3,91 5,71

Verduras 24,35 19,98 32,59 29,39 15,20 15,78 17,31 17,20

Hogares con hijos Hogares sin hijos

Gastos en Alimentos

Gastos Totales Gastos en Alimentos

Gastos Totales

Media

S.D. Media S.D. Media S.D. Media S.D.

265,52 164,61 874,81 740,45 157,38 118,60 596,03 586,50

Comportamiento del consumidor y estimaciones de demanda de ...

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